Python tf.compat.v1.keras.utils.get_or_create_layer用法及代碼示例

使用此方法以 shim-decorated 方法跟蹤嵌套的 keras 模型。

用法

tf.compat.v1.keras.utils.get_or_create_layer(
    name, create_layer_method
)

此方法可在由 track_tf1_style_variables shim 修飾的 tf.keras.Layer 方法中使用，以另外跟蹤在同一方法中創建的內部 keras 模型對象。內部模型的變量和損失可以通過外部模型的variables 和losses 屬性訪問。

這允許使用 TF2 行為跟蹤內部 keras 模型，而對現有 TF1 樣式代碼的更改最少。

例子：

class NestedLayer(tf.keras.layers.Layer):

  def __init__(self, units, *args, **kwargs):
    super().__init__(*args, **kwargs)
    self.units = units

  def build_model(self):
    inp = tf.keras.Input(shape=(5, 5))
    dense_layer = tf.keras.layers.Dense(
        10, name="dense", kernel_regularizer="l2",
        kernel_initializer=tf.compat.v1.ones_initializer())
    model = tf.keras.Model(inputs=inp, outputs=dense_layer(inp))
    return model

  @tf.compat.v1.keras.utils.track_tf1_style_variables
  def call(self, inputs):
    model = tf.compat.v1.keras.utils.get_or_create_layer(
        "dense_model", self.build_model)
    return model(inputs)

內部模型創建應僅限於其自己的zero-arg 函數，該函數應傳遞給此方法。在 TF1 中，此方法將立即創建並返回所需的模型，無需任何跟蹤。