質問編集履歴
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全体構成の変更
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@@ -1 +1 @@
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-
Py
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+
以下のPyTorchのモデルとTensorFlowのモデルは同じ構成でしょうか
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test
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@@ -10,25 +10,17 @@
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+
例として、下のPyTorchのモデルをTensorFlowのモデルに書き換えてみました。
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+
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+
(TensorFlowのプログラムではカスタムレイヤーを定義し、モデルはFubctional APIにより構築しています。)
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+
**二つのモデルは同じ構成・構造となっていますでしょうか。**
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それを参考にして、例として下のPytorchのモデルと同じ構成のものをTensorFlowで書いてみました。
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TensorFlowのプログラムではカスタムレイヤーを定義し、モデルはFubctional APIにより構築しています。
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### 最後に
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二つのモデルは同じ構成のものとなっていますでしょうか。
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@@ -121,3 +113,13 @@
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model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
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```
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+
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### 参考
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+
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色々調べてみたところ、TensorFlowではカスタムレイヤーにおいて重みを定義してあげればよいようでしたので、それを参考にTensorFlowに変換しました。
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([こちら](https://stackoverflow.com/questions/58488106/how-to-implement-some-trainable-parameters-in-the-model-of-keras-like-nn-paramet)を参考にしました。)
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詳細な説明の追加
test
CHANGED
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File without changes
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test
CHANGED
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@@ -20,7 +20,7 @@
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それを参考にして、例として下のPytorchのモデルと同じ構成のものをTensorFlowで書いてみました。
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-
TensorFlowのモデルはFubctional APIにより構築しています。
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+
TensorFlowのプログラムではカスタムレイヤーを定義し、モデルはFubctional APIにより構築しています。
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プログラムの修正
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File without changes
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test
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@@ -100,7 +100,7 @@
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100
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def build(self, input_dim):
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-
self.w = self.add_weight(shape=(input_dim, self.output_dim), initializer = "random_normal", trainable = True)
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+
self.w = self.add_weight(shape=(input_dim[-1], self.output_dim), initializer = "random_normal", trainable = True)
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self.b = self.add_weight(shape=(self.output_dim,), initializer = "zeros", trainable=True)
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プログラムの修正
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CHANGED
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File without changes
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test
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@@ -110,7 +110,7 @@
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x = tf.matmul(x, self.w) + self.b
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-
return nn.softmax(x)
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+
return tf.nn.softmax(x)
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プログラムの修正
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File without changes
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@@ -88,7 +88,7 @@
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-
class Mylayer(tf.keras.layer):
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+
class Mylayer(tf.keras.layers.Layer):
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def __init__(self, output_dim, **kwargs):
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File without changes
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CHANGED
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@@ -18,7 +18,7 @@
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-
それを参考にして、例として
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+
それを参考にして、例として下のPytorchのモデルと同じ構成のものをTensorFlowで書いてみました。
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TensorFlowのモデルはFubctional APIにより構築しています。
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