Open1

TensorFlow2の書き方

tensorflowで深層学習アーキテクチャを構築するときはtf.kerasを使うと直感的で良い。
しかし、複雑なアーキテクチャを作るときはtf.kerasだけだと対処できない問題も出てくる。
そういうときに「カスタムレイヤー」を使う。

構造

  • __init__ , 入力に依存しないすべての初期化を行う
  • build, 入力の shape を知った上で、残りの初期化を行う
  • call, フォワード計算を行う

サンプル

class MyModel(Model):
  # コンストラクタの作成
  def __init__(self):
    super(MyModel, self).__init__()
    self.conv1 = Conv2D(32, 3, activation='relu')
    self.flatten = Flatten()
    self.d1 = Dense(128, activation='relu')
    self.d2 = Dense(10, activation='softmax')
  # forward処理
  def call(self, x):
    x = self.conv1(x)
    x = self.flatten(x)
    x = self.d1(x)
    return self.d2(x)

# モデルのインスタンスを作成
model = MyModel()

参照

https://www.tensorflow.org/tutorials/quickstart/advanced?hl=ja
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