Triển khai cơ bản tf.keras.layers.Dense tùy biến trong Python

Keras cho phép tạo custom layer bằng cách kế thừa layers.Layer và triển khai build, call.

Cài đặt

pip install tensorflow

Ví dụ: Custom Dense Layer

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

class CustomDense(layers.Layer):
    def __init__(self, units=32):
        super().__init__()
        self.units = units

    def build(self, input_shape):
        self.w = self.add_weight(
            shape=(input_shape[-1], self.units),
            initializer="random_normal",
            trainable=True
        )
        self.b = self.add_weight(
            shape=(self.units,),
            initializer="random_normal",
            trainable=True
        )

    def call(self, inputs):
        return tf.matmul(inputs, self.w) + self.b

# Sử dụng
inputs = keras.Input((4,))
outputs = CustomDense(10)(inputs)
model = keras.Model(inputs, outputs)
print("Keras model generated with CustomDense")

Kết quả

Keras model generated with CustomDense

Giải thích

• build() tạo weight khi biết input_shape (lần đầu forward).
• call() định nghĩa forward pass: y = xW + b.
• add_weight đăng ký biến trainable với Keras.
• Layer tích hợp được vào Sequential, Functional API, hỗ trợ serialization.

Lưu ý: Nên override get_config() để hỗ trợ save/load model (xem bài trước).