Tensorflow Keras中的学习阶段是什么？

我试图用Keras编写自己的循环层，并注意到源代码中的这一行：

这相当令人困惑。“培训”不是“学习阶段”吗？！我想更重要的是，我是否需要在我的自定义循环层中的

输出
上设置
\u学习\u阶段
“培训标志”是指（或层）在预测结果或测试时的行为与培训不同。
根据所使用的后端，Keras可能需要实现自己的布尔“训练标志”（对于Keras 2.2.4，在as上），或者可以使用本机后端张量（如），以便集成动态目的代码

因此，层类别描述如下：

uses_learning_phase: Whether any operation
    of the layer uses `K.in_training_phase()`
    or `K.in_test_phase()`.

输出张量可以给定一个属性_使用_学习_相位，该相位由属性读取。如果任何输出张量具有该属性（且为true），则层的属性将返回true

在Keras复发层中的使用
您的代码片段来自keras/layers/recurrent.py，当调用private\u generate\u dropout\u mask方法时，后端的操作创建者“in\u train\u phase（）”将被删除。因此，正在设置输出张量的标志“\u使用\u学习\u阶段”

引用的后端代码的解释

in_training_phase（）和in_test_phase（）是。“training”是一个可选参数，并引用training标志。如果未给出参数，则在

training = learning_phase()

但是，如果Training Flag是后端的张量且未设置可选的Training参数，则输出张量的属性_uses_learning_phase仅设置（并设置为True）。（这也可以解释为什么层需要设置_使用_learning _phase本身，但我认为在不标记输出张量的情况下通过in _test _phase创建操作没有任何用处。现在，假设有一个。）

uses_learning_phase: Whether any operation
    of the layer uses `K.in_training_phase()`
    or `K.in_test_phase()`.

training = learning_phase()