keras.layers.Layer中无法定义name如何解决

本篇内容介绍了“keras.layers.Layer中无法定义name如何解决”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

keras.layers.Layer中无法定义name问题

在使用keras之中定义层的时候，如果按照以下的方法直接在keras.layers.Layer中定义相应的self.name

会发生相应的报错

import params as ppimport params_flow as pfimport tensorflow as tfimport tensorflow.keras as kerasclass MyParams(tf.keras.layers.Layer):       def __init__(self):        super(MyParams,self).__init__()        self.name = 'hello'    def build(self,input_shape):        self.dense0 = keras.layers.Dense(units = 25,                                #kernel_initializer = self.create_initializer(),                                name = "dense0")    def call(self,inputs):        results = self.dense0(inputs)data = MyParams()print(data.name)

此时会相应的报错

AttributeError: Can't set the attribute "name", likely because it conflicts with an existing read-only @property of the object. Please choose a different name.

也就是说，在keras之中的"self.name"为只读属性，不能够被定义，此时需要更换另外一个名字。

但是只有name这个属性能够对应到self.weights的名称之中，那么这里我们该如何定义呢

此时我发现，直接定义在__init__函数之前，可以对keras的名称完成相应的定义

import params as ppimport params_flow as pfimport tensorflow as tfimport tensorflow.keras as kerasclass MyParams(tf.keras.layers.Layer):       name = 'hello'    def __init__(self):        super(MyParams,self).__init__()            def build(self,input_shape):        self.dense0 = keras.layers.Dense(units = 25,                                #kernel_initializer = self.create_initializer(),                                name = "dense0")    def call(self,inputs):        results = self.dense0(inputs)data = MyParams()print(data.name)

同时我们传入一个tensor的input_ids类型进行相应的输入，发现已经能够对weights的权重名称进行改变了

input_ids = keras.layers.Input(shape=(50,), dtype='int32', name="input_ids")outputs = data(input_ids)data.weights

对应的输出内容如下

[<tf.Variable 'hello/dense0/kernel:0' shape=(50, 25) dtype=float32, numpy=
 array([[-0.10505645,  0.09756875,  0.14427656, ..., -0.17254017,
         -0.18592533, -0.13920134],
        [-0.10033116, -0.17831415, -0.03435555, ..., -0.02460951,
          0.13194972,  0.21918347],
        [ 0.15699485, -0.24836   ,  0.01044622, ...,  0.04577217,
          0.23334488,  0.09155059],
        ...,
        [-0.22210473,  0.14221036,  0.07721925, ...,  0.03358698,
          0.08100349,  0.15415356],
        [-0.1433322 , -0.00878078, -0.0760702 , ..., -0.06091703,
          0.18796855, -0.19009456],
        [-0.0446853 ,  0.14639893,  0.1729418 , ..., -0.04699725,
          0.12940568, -0.24003454]], dtype=float32)>,
 <tf.Variable 'hello/dense0/bias:0' shape=(25,) dtype=float32, numpy=
 array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
        0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], dtype=float32)>]

可以发现这里的权重内容已经变成hello打头的内容了，然而此时又一个对应的问题出现了，这得益于__init__函数前面内容的特殊性：

如果我们将对应的内容改为如下

import params as ppimport params_flow as pfimport tensorflow as tfimport tensorflow.keras as kerasclass MyParams(tf.keras.layers.Layer):       print('begining')    name = 'hello'    def __init__(self):        super(MyParams,self).__init__()            def build(self,input_shape):        self.dense0 = keras.layers.Dense(units = 25,                                #kernel_initializer = self.create_initializer(),                                name = "dense0")    def call(self,inputs):        results = self.dense0(inputs)data = MyParams()print(data.name)

此时运行的时候会运行一次print(&lsquo;begining&rsquo;)，输出对应的begining的内容，

也就是说__init__函数之前的内容会在定义MyParams这个类的时候就调用，而MyParams这个类只会被定义一次，也就是说__init__函数之前的内容只会被调用一次。

这样就带来了一个问题，也就是name = 'hello&rsquo;这里的name没有办法修改，也就是说我们需要想一种办法将__init__函数前面的name='hello&rsquo;修改一次，这里究竟该如何修改呢？

此时我们只需要在定义之后每次使用的时候重新对name的值进行定义即可

具体的例子如下

import tensorflow as tfimport tensorflow.keras as kerasclass MyParams(tf.keras.layers.Layer):       #print('begining')    name = 'hello'    def __init__(self):        super(MyParams,self).__init__()    def build(self,input_shape):        self.dense0 = keras.layers.Dense(units = 25,                                #kernel_initializer = self.create_initializer(),                                name = "dense0")    def call(self,inputs):        results = self.dense0(inputs)data = MyParams()print(data.name)data.name = 'hello10000'print(data.name)

输出的内容为

进一步查看一下对应的weight的属性

可以看出这里weights之中的属性名称已经成功地被我们定义了

“keras.layers.Layer中无法定义name如何解决”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注编程网网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！