一、自定義層和網絡

1.自定義層

①必須繼承自layers.layer

②必須實現(xiàn)兩個方法，__init__和call

這個層，實現(xiàn)的就是創(chuàng)建參數(shù)，以及一層的前向傳播。

添加參數(shù)使用self.add_weight，直接調用即可，因為已經在母類中實現(xiàn)。

在call方法中，實現(xiàn)前向傳播并返回結果即可。

2.自定義網絡

①必須繼承自keras.Model

②必須實現(xiàn)兩個方法，__init__和call

這個網絡，就可以使用我們定義好的MyDense層，來進行堆疊。

在init方法中設置好每一層的連接方式，以及維度。

在call方法中，就要實現(xiàn)前向傳播，可以在這里對網絡結構前向傳播進行實現(xiàn)。如果在層中沒有添加activation的話，在這里需要添加relu等激活函數(shù)。

二、模型的保存和加載

1.保存參數(shù)

通過save_weights方法可以保存參數(shù)，提供路徑即可，加載的時候，先創(chuàng)建好和之前的網絡結構一模一樣的網絡結構，導入?yún)?shù)即可。

2.保存整個模型

通過model.save()，保存整個模型，包括結構，層的名字，參數(shù)，維度等等所有信息。

恢復的時候不需要再創(chuàng)建網絡。直接通過tf.keras.models.load_model讀取即可。

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