Python tf.compat.v1.keras.layers.enable_v2_dtype_behavior用法及代碼示例

為 Keras 層啟用 V2 dtype 行為。

用法

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

默認情況下，TensorFlow 2 中啟用了 V2 dtype 行為，因此此函數僅在調用 tf.compat.v1.disable_v2_behavior 時才有用。由於混合精度需要啟用 V2 dtype 行為，如果已調用 disable_v2_behavior，此函數允許您在 Keras 層中使用混合精度。

啟用後，Keras 層的 dtype 默認為 floatx(通常為 float32)而不是 None。此外，圖層會自動將浮點輸入轉換為圖層的 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

圖層作者可以通過將autocast=False 傳遞給基礎圖層的構造函數，從自動輸入轉換中opt-out 他們的圖層。這會禁用該層的 V2 行為的自動轉換部分，但不會禁用 V2 行為的默認為 floatx 部分。

當設置全局tf.keras.mixed_precision.Policy 時，Keras 層的 dtype 將默認為全局策略而不是 floatx。圖層將自動將輸入轉換為策略的compute_dtype。