如何在keras.backend和keras.layers之間選擇？

Question

我發現keras.backend或keras.layers中有很多相同的名稱，例如keras.backend.concatenate和keras.layers.Concatenate 。 我隱約知道一個是張量，另一個是層。 但是，當代碼太大時，那么多函數使我感到困惑，即張量或層。 有人有解決這個問題的好主意嗎？

我發現的一種方法是首先在一個函數中定義所有占位符，但是該函數將其作為變量可能會在最后返回層，而另一個函數將這一層作為變量可能會返回另一個變量。

Answer 1

如果存在可以實現您想要的功能的圖層，則絕對應該使用keras.layers 。 這是因為在構建模型時，Keras圖層僅接受Keras張量（即圖層的輸出）作為輸入。 但是， keras.backend.*中方法的輸出不是keras.backend.* Tensor（它是后端Tensor，例如TensorFlow Tensor ），因此您不能將它們直接傳遞到圖層。

但是，如果存在無法通過圖層完成的操作，則可以在Lambda圖層中使用keras.backned.*方法執行該自定義操作/計算。

注意： Keras Tensor實際上與后端Tensor具有相同的類型（例如tf.Tensor ）； 但是，它增加了Keras在構建模型時需要的一些其他特定於Keras的屬性。