► Keras 3 API 文档 / Keras 层 API

Keras 层 API

层是 Keras 中神经网络的基本构建块。一个层由一个张量输入张量输出的计算函数（层的 call 方法）和一些状态组成，这些状态保存在 TensorFlow 变量中（层的权重）。

层实例是可调用的，很像一个函数：

import keras
from keras import layers

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

不过，与函数不同的是，层保持一种状态，当层在训练过程中接收到数据时，该状态会更新，并存储在 layer.weights 中：

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

创建自定义层

虽然 Keras 提供了广泛的内置层，但它们并不能涵盖所有可能的用例。创建自定义层是非常常见且非常简单的。

查阅指南通过子类化创建新层和模型以获取详细概述，并参考文档中的基础 Layer 类。

层 API 概述

基础层类

层激活函数

层权重初始化器

层权重正则化器

层权重约束

核心层

卷积层

池化层

循环层

预处理层

归一化层

正则化层

注意力层

重塑层

合并层

激活层

特定于后端的层