tensorflow中Dense函数如何使用

今天小编给大家分享一下tensorflow中Dense函数如何使用的相关知识点，内容详细，逻辑清晰，相信大部分人都还太了解这方面的知识，所以分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后有所收获，下面我们一起来了解一下吧。

1 作用

注意此处Tensorflow版本是2.0+。
由于本人是Pytorch用户，对Tensorflow不是很熟悉，在读到用tf写的代码时就很是麻烦。如图所示，遇到了如下代码：

h = Dense(units=adj_dim, activation=None)(dec_in)

Dense层就是全连接层，对于层方式的初始化的时候，layers.Dense(units,activation)函数一般只需要指定输出节点数Units和激活函数类型即可。输入节点数将根据第一次运算时输入的shape确定，同时输入、输出节点自动创建并初始化权值w和偏置向量b。

下面是Dense的接口

Dense(units,
 activation=None, 
 use_bias=True, 
 kernel_initializer='glorot_uniform', 
 bias_initializer='zeros', 
 kernel_regularizer=None, 
 bias_regularizer=None, 
 activity_regularizer=None, 
 kernel_constraint=None, bias_constraint=None)

units, 代表该层的输出维度
activation=None, 激活函数.但是默认 liner
use_bias=True, 是否使用b 直线 y=ax+b 中的 b

此处没有写 iuput 的情况, 通常会有两种写法：

1 ： Dense(units,input_shape())

2 ： Dense(units)(x) #这里的 x 是以张量.

Dense( n )( x ) : = ReLU ( W x + b )

W 是权重函数, Dense() 会随机给 W 一个初始值。所以这里跟Pytorch的nn.linear()一样。

2 例子

# 使用第一种方法进行初始化# 作为 Sequential 模型的第一层，需要指定输入维度。可以为 input_shape=(16,) 或者 input_dim=16，这两者是等价的。model = Sequential()model.add(Dense(32, input_shape=(16,)))# 现在模型就会以尺寸为 (*, 16) 的数组作为输入，# 其输出数组的尺寸为 (*, 32)# 在第一层之后，就不再需要指定输入的尺寸了：model.add(Dense(32))

3 与torch.nn.Linear的区别

# Pytorch实现trd = torch.nn.Linear(in_features = 3, out_features = 30)y = trd(torch.ones(5, 3))print(y.size())# torch.Size([5, 30])# Tensorflow实现model = tf.keras.models.Sequential()model.add(tf.keras.layers.Dense(30, input_shape=(5,), activation=None))————————————————————————————————————tfd = tf.keras.layers.Dense(30, input_shape=(3,), activation=None)x = tfd(tf.ones(shape=(5, 3)))print(x.shape)# (5, 30)

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