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机器学习平台：TensorFlow二次开发_（5）.TensorFlow自定义层与模型构建.docx

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    TensorFlow自定义层与模型构建

    在上一节中，我们介绍了如何使用TensorFlow的高级APIKeras构建基本的神经网络模型。然而，对于一些复杂的应用场景，预定义的层和模型可能无法满足需求。因此，本节将详细介绍如何在TensorFlow中自定义层和模型，以实现更灵活的模型构建。

    自定义层

    TensorFlow的tf.keras.layers.Layer类是构建自定义层的基础。通过继承这个类，我们可以定义自己的层来实现特定的计算逻辑。自定义层通常包括以下三个步骤：

    初始化层的参数：在__init__方法中定义层的参数。

    构建层的变量：在buil

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