【Tensorflow+keras】Keras 用Class类封装的模型如何调试call子函数的模型内部变量

Love The Way You Lie 2022-10-05 08:59 120阅读 0赞

# 1 引言 #

keras搭建神经网络模型有三种方式，第一种是使用sequential，第二种函数API，第三种是Class。第二种在IDE直接家断点就可以调试。但是在Class封装的神经网络中，如下，添加断点后，运行是不会进入到调试的。

# 模型
    class test_layer(keras.layers.Layer):
        def __init__(self, **kwargs):
            super(test_layer, self).__init__(**kwargs)
    
        def build(self, input_shape):
            self.w = K.variable(1.)
            self._trainable_weights.append(self.w)
            super(test_layer, self).build(input_shape)
    
        def call(self, x, **kwargs):
            m = x * x            # 在这设置断点
            n = self.w * K.sqrt(x)
            return m + n
    # 主函数
    import tensorflow as tf
    import keras
    import keras.backend as K
    
    input = keras.layers.Input((100,1))
    y = test_layer()(input)
    
    model = keras.Model(input,y)
    model.predict(np.ones((100,1)))

# 2 实现 #

添加断点后，通过单独调用Class中的call类，并传入实参，就可以进入到call函数进行调试查看

# 主函数
    import tensorflow as tf
    import keras
    import keras.backend as K
    
    test_input = np.ones((100,1)
    model = test_layer()
    test = model.call(test_input)

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