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Keras 層 API

層是 Keras 中神經網路的基本建構區塊。一個層包含一個張量輸入、張量輸出的計算函數 (層的 call 方法) 和一些狀態，這些狀態保存在 TensorFlow 變數中 (層的權重)。

Layer 實例是可呼叫的，很像函數

import keras
from keras import layers

layer = layers.Dense(32, activation='relu')
inputs = keras.random.uniform(shape=(10, 20))
outputs = layer(inputs)

但與函數不同，層會維護狀態，當層在訓練期間接收到資料時會更新狀態，並儲存在 layer.weights 中

>>> layer.weights
[<KerasVariable shape=(20, 32), dtype=float32, path=dense/kernel>,
 <KerasVariable shape=(32,), dtype=float32, path=dense/bias>]

建立自訂層

雖然 Keras 提供了廣泛的內建層，但它們無法涵蓋所有可能的使用案例。建立自訂層非常常見，而且非常容易。

請參閱指南透過子類別化建立新的層和模型以獲得全面的概述，並參考基礎 Layer 類別的文件。

層 API 概觀

基礎 Layer 類別

層啟用函數

層權重初始化器

層權重正規化器

層權重約束

核心層

卷積層

池化層

循環層

預處理層

正規化層

注意力層

形狀重塑層

合併層

激活層

後端特定層