tf.compat.v1.layers.Dense

Класс плотносвязанного слоя.

Наследуется от: Dense, Layer, Layer, Module

tf.compat.v1.layers.Dense(
    units,
    activation=None,
    use_bias=True,
    kernel_initializer=None,
    bias_initializer=tf.compat.v1.zeros_initializer(),
    kernel_regularizer=None,
    bias_regularizer=None,
    activity_regularizer=None,
    kernel_constraint=None,
    bias_constraint=None,
    trainable=True,
    name=None,
    **kwargs
)

Миграция на TF2

Этот API является устаревшим API, совместимым только с выполнением eager и tf.function, если его комбинировать с tf.compat.v1.keras.utils.track_tf1_style_variables

Обратитесь к разделу отображения моделей tf.layers в руководстве по миграции, чтобы узнать, как использовать вашу модель TensorFlow v1 в TF2 с Keras.

Соответствующий слой TensorFlow v2 — tf.keras.layers.Dense.

Структурное отображение на native TF2

Ни одно из поддерживаемых аргументов не изменило название.

До:

dense = tf.compat.v1.layers.Dense(units=3)

После:

dense = tf.keras.layers.Dense(units=3)

Описание

Этот слой реализует операцию: outputs = activation(inputs * kernel + bias) Где activation — функция активации, переданная в качестве аргумента activation (если не None), kernel — матрица весов, созданная слоем, и bias — вектор смещения, созданный слоем (только если use_bias равен True).

Аргументы
`units`	Целое число или длинное целое число, размерность выходного пространства.
`activation`	Функция активации (вызываемый объект). Установите её в None, чтобы сохранить линейную активацию.
`use_bias`	Булево значение, использует ли слой смещение.
`kernel_initializer`	Функция инициализации для матрицы весов. Если `None` (по умолчанию), веса инициализируются с помощью функции инициализации по умолчанию, используемой `tf.compat.v1.get_variable`.
`bias_initializer`	Функция инициализации для смещения.
`kernel_regularizer`	Функция регуляризации для матрицы весов.
`bias_regularizer`	Функция регуляризации для смещения.
`activity_regularizer`	Функция регуляризации для выхода.
`kernel_constraint`	Необязательная функция проекции, применяемая к ядру после обновления её `Optimizer` (например, используется для реализации ограничений нормы или ограничений значений для весов слоя). Функция должна принимать в качестве входных данных непроектируемую переменную и должна возвращать спроецированную переменную (которая должна иметь ту же форму). Ограничения небезопасны при асинхронном распределённом обучении.
`bias_constraint`	Необязательная функция проекции, применяемая к смещению после обновления его `Optimizer`.
`trainable`	Булево значение, если `True` также добавляет переменные в коллекцию графа `GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES` (см. `tf.Variable`).
`name`	Строка, имя слоя. Слои с одинаковыми именами будут использовать общие веса, но для избежания ошибок требуется reuse=True в таких случаях.
`_reuse`	Булево значение, использовать ли веса предыдущего слоя с тем же именем.

Свойства:

units: Целое число Python, размерность выходного пространства.
activation: Функция активации (вызываемый объект).
use_bias: Булево значение, использует ли слой смещение.
kernel_initializer: Экземпляр инициализатора (или имя) для матрицы ядра.
bias_initializer: Экземпляр инициализатора (или имя) для смещения.
kernel_regularizer: Экземпляр регуляризатора для матрицы ядра (вызываемый объект).
bias_regularizer: Экземпляр регуляризатора для смещения (вызываемый объект).
activity_regularizer: Экземпляр регуляризатора для выхода (вызываемый объект).
kernel_constraint: Функция ограничения для матрицы ядра.
bias_constraint: Функция ограничения для смещения.
kernel: Матрица весов (переменная или тензор TensorFlow).
bias: Вектор смещения, если применимо (переменная или тензор TensorFlow).

Атрибуты
`graph`
`scope_name`

Методы

`apply`

Просмотреть исходный код

apply(
    *args, **kwargs
)

`get_losses_for`

Просмотреть исходный код

get_losses_for(
    inputs
)

Возвращает потери, относящиеся к определённому набору входных данных.

Аргументы
`inputs`	Входной тензор или список/кортеж входных тензоров.

Возвращает
Список тензоров потерь слоя, зависящих от `inputs`.

`get_updates_for`

Просмотреть исходный код

get_updates_for(
    inputs
)

Возвращает обновления, относящиеся к определённому набору входных данных.

Аргументы
`inputs`	Входной тензор или список/кортеж входных тензоров.

Возвращает
Список операций обновления слоя, зависящих от `inputs`.

© 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/versions/r2.9/api_docs/python/tf/compat/v1/layers/Dense