<jupyter_start><jupyter_text>Copyright 2018 The TensorFlow Authors.<jupyter_code>#@title Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
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# レイヤーを構築するためにすることは、単にオブジェクトを作成するだけです。
# ほとんどのレイヤーでは、最初の引数が出力の次元あるいはチャネル数を表します。
layer = tf.keras.layers.Dense(100)
# 入力の次元数は多くの場合不要となっています。それは、レイヤーが最初に使われる際に
# 推定可能だからです。ただし、引数として渡すことで手動で指定することも可能です。
# これは複雑なモデルを構築する場合に役に立つでしょう。
layer = tf.keras.layers.Dense(10, input_shape=(None, 5))<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>既存のレイヤーのすべての一覧は、[ドキュメント](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/layers)を参照してください。Dense（全結合レイヤー）、Conv2D、LSTM、BatchNormalization、Dropoutなどのたくさんのレイヤーが含まれています。<jupyter_code># レイヤーを使うには、単純にcallします。
layer(tf.zeros([10, 5]))
# レイヤーにはたくさんの便利なメソッドがあります。例えば、`layer.variables`を使って
# レイヤーのすべての変数を調べることができます。訓練可能な変数は、 `layer.trainable_variables`
# でわかります。この例では、全結合レイヤーには重みとバイアスの変数があります。
layer.variables
# これらの変数には便利なアクセサを使ってアクセス可能です。
layer.kernel, layer.bias<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>カスタムレイヤーの実装独自のレイヤーを実装する最良の方法は、tf.keras.Layer クラスを拡張し、下記のメソッドを実装することです。  *  `__init__` , 入力に依存しないすべての初期化を行う  * `build`, 入力の `shape` を知った上で、残りの初期化を行う  * `call`, フォワード計算を行う`build` が呼ばれるまで変数の生成を待つ必要はなく、`__init__` で作成できることに注意してください。しかしながら、`build` で変数を生成することの優位な点は、レイヤーがオペレーションをしようとする入力の `shape` に基づいて、後から定義できる点です。これに対して、`__init__` で変数を生成するということは、そのために必要な `shape` を明示的に指定する必要があるということです。<jupyter_code>class MyDenseLayer(tf.keras.layers.Layer):
  def __init__(self, num_outputs):
    super(MyDenseLayer, self).__init__()
    self.num_outputs = num_outputs
    
  def build(self, input_shape):
    self.kernel = self.add_variable("kernel", 
                                    shape=[int(input_shape[-1]), 
                                           self.num_outputs])
    
  def call(self, input):
    return tf.matmul(input, self.kernel)
  
layer = MyDenseLayer(10)
print(layer(tf.zeros([10, 5])))
print(layer.trainable_variables)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>できるだけ標準のレイヤーを使ったほうが、概してコードは読みやすく保守しやすくなります。コードを読む人は標準的なレイヤーの振る舞いに慣れているからです。`tf.keras.layers` にはないレイヤーを使いたい場合には、[githubのイシュー](http://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/new)を登録するか、もっとよいのはプルリクエストを送ることです。  モデル：レイヤーの組み合わせ機械学習では、多くのレイヤーに類するものが、既存のレイヤーを組み合わせることで実装されています。例えば、ResNetの残差ブロックは、畳込み、バッチ正規化とショートカットの組み合わせです。他のレイヤーからなるレイヤーに類するものを定義する際の主役は、tf.keras.Model クラスです。このクラスを継承することで実装できます。<jupyter_code>class ResnetIdentityBlock(tf.keras.Model):
  def __init__(self, kernel_size, filters):
    super(ResnetIdentityBlock, self).__init__(name='')
    filters1, filters2, filters3 = filters

    self.conv2a = tf.keras.layers.Conv2D(filters1, (1, 1))
    self.bn2a = tf.keras.layers.BatchNormalization()

    self.conv2b = tf.keras.layers.Conv2D(filters2, kernel_size, padding='same')
    self.bn2b = tf.keras.layers.BatchNormalization()

    self.conv2c = tf.keras.layers.Conv2D(filters3, (1, 1))
    self.bn2c = tf.keras.layers.BatchNormalization()

  def call(self, input_tensor, training=False):
    x = self.conv2a(input_tensor)
    x = self.bn2a(x, training=training)
    x = tf.nn.relu(x)

    x = self.conv2b(x)
    x = self.bn2b(x, training=training)
    x = tf.nn.relu(x)

    x = self.conv2c(x)
    x = self.bn2c(x, training=training)

    x += input_tensor
    return tf.nn.relu(x)

    
block = ResnetIdentityBlock(1, [1, 2, 3])
print(block(tf.zeros([1, 2, 3, 3])))
print([x.name for x in block.trainable_variables])<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>しかし、ほとんどの場合には、モデルはレイヤーを次々に呼び出すことで構成されます。tf.keras.Sequential クラスを使うことで、これをかなり短いコードで実装できます。<jupyter_code>my_seq = tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Conv2D(1, (1, 1), 
                                                    input_shape=(
                                                        None, None, 3)),
                             tf.keras.layers.BatchNormalization(),
                             tf.keras.layers.Conv2D(2, 1,
                                                    padding='same'),
                             tf.keras.layers.BatchNormalization(),
                             tf.keras.layers.Conv2D(3, (1, 1)),
                             tf.keras.layers.BatchNormalization()])
my_seq(tf.zeros([1, 2, 3, 3]))<jupyter_output><empty_output>
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