我试着用tensorflow/keras构建我自己的定制层,强制这个层是对称的,我最终得到了以下结果: import tensorflow as tfenable_eager_execution()
class MyDenseLayer(tf.keras.layers.Layer):我不明白的是:为什么最后一行 print(layer.trainable_var
如何有效地访问tf.fuction中Keras模型的所有可训练变量,以便向所有变量添加自定义噪声?让我们假设这个简单的模型:my_model.add(Dense(300, input_dim=40, activation='relu')) for i in tf.range(n_layers):
trainable_weights = mod
我正在尝试为我的模型创建一个自定义图层,它可以使用Keras的经典密集层。下面是我的定制层: class MyDenseLayer(tf.keras.layers.Layer): super”的事情。但是当我把它添加到我的模型中时 def build_model():
model = keras.Seq