keras.layers.Layer中无法定义name的问题及解决

keras.layers.Layer 无法定义name keras.layers.Layer定义name 2023-02-21 12:02:35 876人浏览独家记忆

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摘要

目录keras.layers.Layer中无法定义name问题会发生相应的报错如果我们将对应的内容改为如下具体的例子如下总结keras.layers.Layer中无法定义name问题

keras.layers.Layer中无法定义name问题

在使用keras之中定义层的时候，如果按照以下的方法直接在keras.layers.Layer中定义相应的self.name

会发生相应的报错

import params as pp
import params_flow as pf
import Tensorflow as tf
import tensorflow.keras as keras
class MyParams(tf.keras.layers.Layer):   
    def __init__(self):
        super(MyParams,self).__init__()
        self.name = 'hello'
    def build(self,input_shape):
        self.dense0 = keras.layers.Dense(units = 25,
                                #kernel_initializer = self.create_initializer(),
                                name = "dense0")
    def call(self,inputs):
        results = self.dense0(inputs)
data = MyParams()
print(data.name)

此时会相应的报错

AttributeError: Can't set the attribute "name", likely because it conflicts with an existing read-only @property of the object. Please choose a different name.

也就是说，在keras之中的"self.name"为只读属性，不能够被定义，此时需要更换另外一个名字。

但是只有name这个属性能够对应到self.weights的名称之中，那么这里我们该如何定义呢

此时我发现，直接定义在__init__函数之前，可以对keras的名称完成相应的定义

import params as pp
import params_flow as pf
import tensorflow as tf
import tensorflow.keras as keras
class MyParams(tf.keras.layers.Layer):   
    name = 'hello'
    def __init__(self):
        super(MyParams,self).__init__()
        
    def build(self,input_shape):
        self.dense0 = keras.layers.Dense(units = 25,
                                #kernel_initializer = self.create_initializer(),
                                name = "dense0")
    def call(self,inputs):
        results = self.dense0(inputs)
data = MyParams()
print(data.name)

同时我们传入一个tensor的input_ids类型进行相应的输入，发现已经能够对weights的权重名称进行改变了

input_ids = keras.layers.Input(shape=(50,), dtype='int32', name="input_ids")
outputs = data(input_ids)
data.weights

对应的输出内容如下

[<tf.Variable 'hello/dense0/kernel:0' shape=(50, 25) dtype=float32, numpy=
array([[-0.10505645, 0.09756875, 0.14427656, ..., -0.17254017,
-0.18592533, -0.13920134],
[-0.10033116, -0.17831415, -0.03435555, ..., -0.02460951,
0.13194972, 0.21918347],
[ 0.15699485, -0.24836 , 0.01044622, ..., 0.04577217,
0.23334488, 0.09155059],
...,
[-0.22210473, 0.14221036, 0.07721925, ..., 0.03358698,
0.08100349, 0.15415356],
[-0.1433322 , -0.00878078, -0.0760702 , ..., -0.06091703,
0.18796855, -0.19009456],
[-0.0446853 , 0.14639893, 0.1729418 , ..., -0.04699725,
0.12940568, -0.24003454]], dtype=float32)>,
<tf.Variable 'hello/dense0/bias:0' shape=(25,) dtype=float32, numpy=
array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], dtype=float32)>]

可以发现这里的权重内容已经变成hello打头的内容了，然而此时又一个对应的问题出现了，这得益于__init__函数前面内容的特殊性：

如果我们将对应的内容改为如下

import params as pp
import params_flow as pf
import tensorflow as tf
import tensorflow.keras as keras
class MyParams(tf.keras.layers.Layer):   
    print('begining')
    name = 'hello'
    def __init__(self):
        super(MyParams,self).__init__()
        
    def build(self,input_shape):
        self.dense0 = keras.layers.Dense(units = 25,
                                #kernel_initializer = self.create_initializer(),
                                name = "dense0")
    def call(self,inputs):
        results = self.dense0(inputs)
data = MyParams()
print(data.name)

此时运行的时候会运行一次print(‘begining’)，输出对应的begining的内容，

也就是说__init__函数之前的内容会在定义MyParams这个类的时候就调用，而MyParams这个类只会被定义一次，也就是说__init__函数之前的内容只会被调用一次。

这样就带来了一个问题，也就是name = 'hello’这里的name没有办法修改，也就是说我们需要想一种办法将__init__函数前面的name='hello’修改一次，这里究竟该如何修改呢？

此时我们只需要在定义之后每次使用的时候重新对name的值进行定义即可

具体的例子如下

import tensorflow as tf
import tensorflow.keras as keras
class MyParams(tf.keras.layers.Layer):   
    #print('begining')
    name = 'hello'
    def __init__(self):
        super(MyParams,self).__init__()
    def build(self,input_shape):
        self.dense0 = keras.layers.Dense(units = 25,
                                #kernel_initializer = self.create_initializer(),
                                name = "dense0")
    def call(self,inputs):
        results = self.dense0(inputs)
data = MyParams()
print(data.name)
data.name = 'hello10000'
print(data.name)

输出的内容为

输出的内容1