TensorFlow中基于tensorflow.python.layers.utils的自定义层的构建方法

在TensorFlow中，通过tf.layers模块可以创建常用的层，但有时候我们可能需要根据自己的需求创建自定义的层。在TensorFlow中，可以使用tf.layers.utils模块来帮助自定义层的构建。

首先，我们需要创建一个继承自tf.keras.layers.Layer的类，并实现其中的build和call方法。build方法用于定义层的权重，而call方法用于定义层的前向传播逻辑。

下面是一个简单的例子，展示如何使用tf.layers.utils来创建一个自定义的全连接层：

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.layers import utils


class CustomDense(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, output_units):
        super(CustomDense, self).__init__()
        self.output_units = output_units

    def build(self, input_shape):
        input_dim = input_shape[-1]
        self.kernel = self.add_weight("kernel",
                                      shape=[input_dim, self.output_units],
                                      initializer=tf.initializers.glorot_uniform())
        self.bias = self.add_weight("bias",
                                    shape=[self.output_units],
                                    initializer=tf.initializers.zeros())

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


# 使用自定义层
inputs = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10])
custom_dense = CustomDense(20)
outputs = custom_dense(inputs)

# 打印自定义层的权重
for var in custom_dense.trainable_variables:
    print(var)

在上述代码中，首先我们定义了一个名为CustomDense的类，继承自tf.keras.layers.Layer。在类的构造函数中，我们通过super调用父类的构造函数，并传入了需要输出的单元数目。接下来，我们需要在build方法中定义我们自定义层的权重。这里我们创建了一个名为kernel的权重张量，形状为(输入维度, 输出单元数目)，并使用glorot_uniform初始化器进行初始化。同时，我们还创建了一个名为bias的偏置向量，形状为(输出单元数目)。在call方法中，我们实现了自定义层的前向传播逻辑，即将输入张量与权重相乘，并加上偏置。最后，我们可以使用自定义层并打印其权重。

需要注意的是，在自定义层的build方法中，我们使用了add_weight方法来创建权重。这个方法会自动将创建的权重张量添加到层的权重列表中，方便之后对其进行访问。可以通过trainable_variables属性来获取层的所有权重。

在使用自定义层之前，我们需要定义输入的占位符，并通过调用自定义层的实例来获得输出。

以上就是使用tf.keras.layers.Layer和tf.layers.utils来创建自定义层的方法和例子。通过自定义层，我们可以更灵活地构建网络模型，以满足我们的特定需求。