tf.keras.layers.Activation

Применяет функцию активации к выходным данным.

Наследуется от: Layer, Operation

tf.keras.layers.Activation(
    activation, **kwargs
)

Используется в блокнотах

Используется в руководстве	Используется в учебных материалах
Смешанная точность Разреженные тензоры	Базовая классификация текста Загрузка текста Классификация CIFAR-10 с помощью XLA Симуляции TFF с ускорителями Параметризованные квантовые схемы для обучения с подкреплением

Аргументы
`activation`	Функция активации. Это может быть вызываемый объект или название функции активации из пространства имён `keras.activations`.
`**kwargs`	Именованные аргументы базового слоя, например `name` и `dtype`.

Пример:

layer = keras.layers.Activation('relu')
layer([-3.0, -1.0, 0.0, 2.0])
[0.0, 0.0, 0.0, 2.0]
layer = keras.layers.Activation(keras.activations.relu)
layer([-3.0, -1.0, 0.0, 2.0])
[0.0, 0.0, 0.0, 2.0]

Атрибуты
`input`	Получает входной тензор или тензоры символьной операции. Возвращает только тензор или тензоры, соответствующие первому вызову операции.
`output`	Получает выходной тензор или тензоры слоя. Возвращает только тензор или тензоры, соответствующие первому вызову операции.

Методы

`from_config`

Посмотреть исходный код

@classmethod
from_config(
    config
)

Создаёт слой на основе его конфигурации.

Этот метод является обратным по отношению к get_config и позволяет создать такой же слой из словаря конфигурации. Он не обрабатывает связи между слоями (это делает Network) и веса (это делает set_weights).

Аргументы
`config`	Словарь Python, обычно полученный в результате вызова get_config.

Возвращает
Экземпляр слоя.

`symbolic_call`

Посмотреть исходный код

symbolic_call(
    *args, **kwargs
)

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/layers/Activation