创建自定义张量流层的规则

问题描述

在张量流中对how to create custom layers进行了很好的介绍。

取自文档的示例为

class MyDenseLayer(tf.keras.layers.Layer):
  def __init__(self,num_outputs):
    super(MyDenseLayer,self).__init__()
    self.num_outputs = num_outputs

  def build(self,input_shape):
    self.kernel = self.add_weight("kernel",shape=[int(input_shape[-1]),self.num_outputs])

  def call(self,input):
    return tf.matmul(input,self.kernel)

layer = MyDenseLayer(10)

我想知道，在不与反向传播引擎发生冲突的情况下，必须创建哪些选项。

我可以使用

1. **numpy** statements
2. **if/else** statements
3. **for** loops
4. **lists and dictionaries*

我认为使用numpy是困难的，但是我可以在例如for循环？

如果您可以提供其他规则，请随时添加。

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

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