Python tf.compat.v1.keras.layers.enable_v2_dtype_behavior用法及代码示例

为 Keras 层启用 V2 dtype 行为。

用法

tf.compat.v1.keras.layers.enable_v2_dtype_behavior()

默认情况下，TensorFlow 2 中启用了 V2 dtype 行为，因此此函数仅在调用 tf.compat.v1.disable_v2_behavior 时才有用。由于混合精度需要启用 V2 dtype 行为，如果已调用 disable_v2_behavior，此函数允许您在 Keras 层中使用混合精度。

启用后，Keras 层的 dtype 默认为 floatx(通常为 float32)而不是 None。此外，图层会自动将浮点输入转换为图层的 dtype。

x = tf.ones((4, 4, 4, 4), dtype='float64')
layer = tf.keras.layers.Conv2D(filters=4, kernel_size=2)
print(layer.dtype)  # float32 since V2 dtype behavior is enabled
float32
y = layer(x)  # Layer casts inputs since V2 dtype behavior is enabled
print(y.dtype.name)
float32

图层作者可以通过将autocast=False 传递给基础图层的构造函数，从自动输入转换中opt-out 他们的图层。这会禁用该层的 V2 行为的自动转换部分，但不会禁用 V2 行为的默认为 floatx 部分。

当设置全局tf.keras.mixed_precision.Policy 时，Keras 层的 dtype 将默认为全局策略而不是 floatx。图层将自动将输入转换为策略的compute_dtype。