如何在keras.backend和keras.layers之间选择？

Question

我发现keras.backendor 中有很多相同的名称keras.layers，例如keras.backend.concatenate和keras.layers.Concatenate。我隐约知道一个是张量，另一个是层。但是，当代码太大时，那么多函数使我感到困惑，即张量或层。有人有解决这个问题的好主意吗？

我发现的一种方法是首先在一个函数中定义所有占位符，但是该函数将其视为变量可能会在最后返回层，而另一个函数将这一层视为变量可能会返回另一个变量。

Answer 1

keras.layers如果有一层可以实现您想要的功能，则绝对应该使用。这是因为在构建模型时，Keras图层仅接受Keras张量（即图层的输出）作为输入。但是，in中方法的输出keras.backend.*不是Keras Tensor（它是后端Tensor，例如TensorFlow Tensor），因此您不能将它们直接传递到图层。

虽然，如果某层无法完成某项操作，则可以使用层中的keras.backned.*方法Lambda来执行该自定义操作/计算。

注意： Keras Tensor实际上与后端Tensor具有相同的类型（例如tf.Tensor）；但是，它增加了Keras在构建模型时需要的一些其他特定于Keras的属性。