为什么在构建时在 Keras 层中调用 call 方法

Question

所以我正在尝试使用提供的示例在 Keras 中实现我自己的层：

class MyLayer(Layer):

    def __init__(self, output_dim, **kwargs):
        self.output_dim = output_dim
        super(MyLayer, self).__init__(**kwargs)

    def build(self, input_shape):
        # Create a trainable weight variable for this layer.
        self.kernel = self.add_weight(name='kernel', 
                                      shape=(input_shape[1], self.output_dim),
                                      initializer='uniform',
                                      trainable=True)
        super(MyLayer, self).build(input_shape)  # Be sure to call this somewhere!

    def call(self, x):
        return K.dot(x, self.kernel)

    def compute_output_shape(self, input_shape):
        return (input_shape[0], self.output_dim)

我注意到，当我这样做时，正在调用的内容会在构建时被调用：

model.add(MyLayer(4, input_dim=(1))

发生这种情况时无需调用 fit、train、predict 等...

为什么？

Answer 1

它将在您将图层添加到模型时调用以检查形状是否有效。

如果您想查看它被调用的位置，请更改您的代码：

import sys
import traceback

class MyLayer(Layer):
    ....
    def call(self, x):
         traceback.print_stack(file=sys.stdout)
         return K.dot(x, self.kernel)