tf.compat.v1.keras.utils.get_or_create_layer

Используйте этот метод для отслеживания вложенных моделей Keras в методе, украшенном обёрткой.

tf.compat.v1.keras.utils.get_or_create_layer(
    name, create_layer_method
)

Этот метод можно использовать в методах tf.keras.Layer, украшенных обёрткой track_tf1_style_variables, для дополнительного отслеживания внутренних объектов модели Keras, созданных в этом же методе. Переменные и потери внутренней модели будут доступны через атрибуты внешней модели variables и losses.

Это позволяет отслеживать внутренние модели Keras, используя поведение TF2, с минимальными изменениями в существующем коде стиля TF1.

Пример:

class NestedLayer(tf.keras.layers.Layer):

  def __init__(self, units, *args, **kwargs):
    super().__init__(*args, **kwargs)
    self.units = units

  def build_model(self):
    inp = tf.keras.Input(shape=(5, 5))
    dense_layer = tf.keras.layers.Dense(
        10, name="dense", kernel_regularizer="l2",
        kernel_initializer=tf.compat.v1.ones_initializer())
    model = tf.keras.Model(inputs=inp, outputs=dense_layer(inp))
    return model

  @tf.compat.v1.keras.utils.track_tf1_style_variables
  def call(self, inputs):
    model = tf.compat.v1.keras.utils.get_or_create_layer(
        "dense_model", self.build_model)
    return model(inputs)

Создание внутренней модели должно быть ограничено своей собственной функцией без аргументов, которая должна быть передана в этот метод. В TF1 этот метод немедленно создаст и вернёт нужную модель без какого-либо отслеживания.