Keras:语法澄清
keras的新手: 我试图理解keras中使用的语法。 我很难理解的语法是在构建网络时。我已经在许多地方看到了,如下代码中所述 语句如下:current\u layer=SOME\u codeccurrent\u layer 这种说法是什么意思?这是否意味着首先在某些_代码中描述的计算要遵循在当前层中描述的计算 这种语法的用途是什么?应该在什么时候使用?有什么优势和选择吗Keras:语法澄清,keras,keras-layer,Keras,Keras Layer,keras的新手: 我试图理解keras中使用的语法。 我很难理解的语法是在构建网络时。我已经在许多地方看到了,如下代码中所述 语句如下:current\u layer=SOME\u codeccurrent\u layer 这种说法是什么意思?这是否意味着首先在某些_代码中描述的计算要遵循在当前层中描述的计算 这种语法的用途是什么?应该在什么时候使用?有什么优势和选择吗 input_layer = keras.layers.Input( (IMAGE_BORDER_LENGTH
input_layer = keras.layers.Input(
(IMAGE_BORDER_LENGTH, IMAGE_BORDER_LENGTH, NB_CHANNELS))
current_layer = image_mirror_left_right(input_layer)
current_layer = keras.layers.convolutional.Conv2D(
filters=16, "some values " ])
)(current_layer)
def random_image_mirror_left_right(input_layer):
return keras.layers.core.Lambda(function=lambda batch_imgs: tf.map_fn(
lambda img: tf.image.random_flip_left_right(img), batch_imgs
)
)(input_layer)
如果你真的是Keras的新手,正如你所说的,我强烈建议你在现阶段不要使用这些先进的东西 您所指的repo是一个相当高级且非常重要的案例,它使用专门的库自动对Keras模型进行元优化。它包括根据Python字典中已经存储的一些配置参数“自动”构建模型 此外,您引用的函数超出了Keras,涉及TensorFlow方法和lambda函数 当前_层=某些_编码当前_层是Keras的典型示例;根据我的经验,与更直接的方法相比,它的应用范围较小,但在一些更高级的情况下,它可能会派上用场,例如: Keras函数API是定义复杂模型的方法, 例如多输出模型、有向无环图或具有 共享层。[…]通过函数式API,很容易重用 训练有素的模型:您可以通过 用张量来表示。请注意,通过调用模型,您不仅仅是 重复使用模型的体系结构,您也在重复使用其 重量
你能分享一下你在哪里见过这样的用法吗?对我来说似乎很奇怪…就像在回购协议中: