tensorflow 实现自定义layer并添加到计算图中

下面是关于如何实现自定义 layer 并添加到 tensorflow 计算图中的攻略：

1. 创建自定义 layer 类

我们可以通过继承 tensorflow.keras.layers.Layer 类来创建自己的 layer 类。这里假设我们要创建一个简单的全连接层，以下是代码示例：

import tensorflow as tf

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

    def __init__(self, output_dim, **kwargs):
        self.output_dim = output_dim
        super(MyDenseLayer, self).__init__(**kwargs)

    def build(self, input_shape):
        self.kernel = self.add_weight(name='kernel',
                                      shape=(input_shape[1], self.output_dim),
                                      initializer='uniform',
                                      trainable=True)
        super(MyDenseLayer, self).build(input_shape)

    def call(self, inputs):
        output = tf.matmul(inputs, self.kernel)
        return output

这个类继承自 Layer 类，并实现了 __init__ 构造函数和 build 和 call 方法。可以看到，我们在 build 方法中定义了 layer 中的权重（kernel），并通过 call 方法实现了层的计算。这个简单的全连接层只有一个权重因子，代表输入和输出张量之间的权重。

其中，build 方法会在首次调用 call 方法之前自动调用，以创建和初始化各种权重变量。另外，我们将 super(MyDenseLayer, self).__init__(**kwargs) 用于设置该层的参数。这些参数将传递给父类 Layer，并赋予该层名称等属性。

注意：所有继承自 Layer 类的子类都必须实现 call 方法和 build 方法。

2. 使用自定义 layer

为了使用该自定义层，我们需要创建一个 tf.keras.Sequential 模型并添加自定义层。以下是代码示例：

model = tf.keras.Sequential([
    MyDenseLayer(output_dim=10),
    tf.keras.layers.Activation('softmax'),
])

这里创建了一个 Sequential 模型，其中包含了一个自定义的 MyDenseLayer 层和一个 softmax 层。

3. 自定义 layer 嵌套

我们还可以在自定义的 layer 中使用其他 layer 进行嵌套，以下是代码示例：

class MyModel(tf.keras.Model):

    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()

        self.dense1 = MyDenseLayer(64)
        self.dense2 = MyDenseLayer(10)
        self.softmax = tf.keras.layers.Activation('softmax')

    def call(self, inputs):
        x = self.dense1(inputs)
        x = tf.nn.relu(x)
        x = self.dense2(x)
        return self.softmax(x)

这个类继承自 tf.keras.Model，并包含两个自定义层（dense1 和 dense2）和一个 softmax 层。在 call 方法中，我们定义了必要的层计算，展示了如何嵌套使用自定义层。

4. 示例说明

示例 1：使用自定义 layer 训练模型

接下来，我们来看一个简单的例子，展示如何使用我们刚才创建的自定义层进行模型训练。

首先，我们先生成一些随机数据集：

import numpy as np

train_x = np.random.rand(1000, 100)
train_y = np.random.randint(0, 10, size=(1000, 1)).astype(np.int32)

然后，我们基于自定义 layer 创建一个训练模型：

inputs = tf.keras.Input(shape=(100,))
x = MyDenseLayer(output_dim=64)(inputs)
x = tf.nn.relu(x)
x = MyDenseLayer(output_dim=10)(x)
outputs = tf.keras.layers.Activation('softmax')(x)

model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
model.summary()

可以看到，我们在模型中使用了刚才创建的两个自定义层。接下来我们使用 sparse_categorical_crossentropy 作为损失函数：

model.compile(optimizer=tf.optimizers.Adam(),
              loss=tf.losses.SparseCategoricalCrossentropy(),
              metrics=['accuracy'])

最后，我们训练模型并评估其性能：

model.fit(train_x, train_y, epochs=5, batch_size=32)

示例 2：在 TensorFlow Serving 中使用自定义 layer

我们可以将自定义层应用到 TensorFlow Serving 上并实现部署。以下是示例代码：

class ExampleServable(tf.saved_model.SaveableObject):

    @classmethod
    def restore(cls, unused_path, unused_tags=None):
        return cls()

    def __init__(self):
        self._model = None

    def inference(self, inputs):
        if self._model is None:
            self._model = tf.saved_model.load('./my_model')

        outputs = self._model(inputs)
        return outputs.numpy()

在这个类中，我们实现了一个方法 inference，该方法接收一个输入张量并返回一个输出张量。在 __init__ 方法中，我们通过调用 tf.saved_model.load 来加载先前保存的模型，以使用自定义层进行推理。

最后，我们将这个类保存到服务器上：

servable = ExampleServable()
tf.saved_model.save(servable, './example_servable', signatures=servable)

在部署阶段，我们可以调用 TensorFlow Serving 来加载这个类：

tensorflow_model_server --port=1234 --model_name=example_model --model_base_path=./example_servable

完成上述步骤后，我们可以通过发送样例请求来测试服务：

import requests
import json

headers = {"content-type": "application/json"}
data = json.dumps({"instances": train_x[:5].tolist()})
response = requests.post('http://localhost:1234/v1/models/example_model:predict', data=data, headers=headers)

print(response.text)

以上就是使用自定义 layer 并添加到 tensorflow 计算图中的攻略，包含了两条示例说明。希望可以对你有所帮助！