原文： https://github.com/lyhue1991/eat_tensorflow2_in_30_days
一，内置模型层
一些常用的内置模型层简单介绍如下。
基础层
Dense：密集连接层。参数个数 = 输入层特征数× 输出层特征数(weight)＋ 输出层特征数(bias)
Activation：激活函数层。一般放在Dense层后面，等价于在Dense层中指定activation。
Dropout：随机置零层。训练期间以一定几率将输入置0，一种正则化手段。
BatchNormalization：批标准化层。通过线性变换将输入批次缩放平移到稳定的均值和标准差。可以增强模型对输入不同分布的适应性，加快模型训练速度，有轻微正则化效果。一般在激活函数之前使用。
SpatialDropout2D：空间随机置零层。训练期间以一定几率将整个特征图置0，一种正则化手段，有利于避免特征图之间过高的相关性。
Input：输入层。通常使用Functional API方式构建模型时作为第一层。
DenseFeature：特征列接入层，用于接收一个特征列列表并产生一个密集连接层。
Flatten：压平层，用于将多维张量压成一维。
Reshape：形状重塑层，改变输入张量的形状。
Concatenate：拼接层，将多个张量在某个维度上拼接。
Add：加法层。
Subtract： 减法层。
Maximum：取最大值层。
Minimum：取最小值层。
卷积网络相关层
Conv1D：普通一维卷积，常用于文本。参数个数 = 输入通道数×卷积核尺寸(如3)×卷积核个数
Conv2D：普通二维卷积，常用于图像。参数个数 = 输入通道数×卷积核尺寸(如3乘3)×卷积核个数
Conv3D：普通三维卷积，常用于视频。参数个数 = 输入通道数×卷积核尺寸(如3乘3乘3)×卷积核个数
SeparableConv2D：二维深度可分离卷积层。不同于普通卷积同时对区域和通道操作，深度可分离卷积先操作区域，再操作通道。即先对每个通道做独立卷积操作区域，再用1乘1卷积跨通道组合操作通道。参数个数 = 输入通道数×卷积核尺寸 + 输入通道数×1×1×输出通道数。深度可分离卷积的参数数量一般远小于普通卷积，效果一般也更好。
DepthwiseConv2D：二维深度卷积层。仅有SeparableConv2D前半部分操作，即只操作区域，不操作通道，一般输出通道数和输入通道数相同，但也可以通过设置depth_multiplier让输出通道为输入通道的若干倍数。输出通道数 = 输入通道数 × depth_multiplier。参数个数 = 输入通道数×卷积核尺寸× depth_multiplier。
Conv2DTranspose：二维卷积转置层，俗称反卷积层。并非卷积的逆操作，但在卷积核相同的情况下，当其输入尺寸是卷积操作输出尺寸的情况下，卷积转置的输出尺寸恰好是卷积操作的输入尺寸。
LocallyConnected2D: 二维局部连接层。类似Conv2D，唯一的差别是没有空间上的权值共享，所以其参数个数远高于二维卷积。
MaxPool2D: 二维最大池化层。也称作下采样层。池化层无可训练参数，主要作用是降维。
AveragePooling2D: 二维平均池化层。
GlobalMaxPool2D: 全局最大池化层。每个通道仅保留一个值。一般从卷积层过渡到全连接层时使用，是Flatten的替代方案。
GlobalAvgPool2D: 全局平均池化层。每个通道仅保留一个值。
循环网络相关层
Embedding：嵌入层。一种比Onehot更加有效的对离散特征进行编码的方法。一般用于将输入中的单词映射为稠密向量。嵌入层的参数需要学习。
LSTM：长短记忆循环网络层。最普遍使用的循环网络层。具有携带轨道，遗忘门，更新门，输出门。可以较为有效地缓解梯度消失问题，从而能够适用长期依赖问题。设置return_sequences = True时可以返回各个中间步骤输出，否则只返回最终输出。
GRU：门控循环网络层。LSTM的低配版，不具有携带轨道，参数数量少于LSTM，训练速度更快。
SimpleRNN：简单循环网络层。容易存在梯度消失，不能够适用长期依赖问题。一般较少使用。
ConvLSTM2D：卷积长短记忆循环网络层。结构上类似LSTM，但对输入的转换操作和对状态的转换操作都是卷积运算。
Bidirectional：双向循环网络包装器。可以将LSTM，GRU等层包装成双向循环网络。从而增强特征提取能力。
RNN：RNN基本层。接受一个循环网络单元或一个循环单元列表，通过调用tf.keras.backend.rnn函数在序列上进行迭代从而转换成循环网络层。
LSTMCell：LSTM单元。和LSTM在整个序列上迭代相比，它仅在序列上迭代一步。可以简单理解LSTM即RNN基本层包裹LSTMCell。
GRUCell：GRU单元。和GRU在整个序列上迭代相比，它仅在序列上迭代一步。
SimpleRNNCell：SimpleRNN单元。和SimpleRNN在整个序列上迭代相比，它仅在序列上迭代一步。
AbstractRNNCell：抽象RNN单元。通过对它的子类化用户可以自定义RNN单元，再通过RNN基本层的包裹实现用户自定义循环网络层。
Attention：Dot-product类型注意力机制层。可以用于构建注意力模型。
AdditiveAttention：Additive类型注意力机制层。可以用于构建注意力模型。
TimeDistributed：时间分布包装器。包装后可以将Dense、Conv2D等作用到每一个时间片段上。
二、自定义模型层
Layer的子类化一般需要重新实现初始化方法，Build方法和Call方法。
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers,models,regularizers
class Linear(layers.Layer):
def __init__(self, units=32, **kwargs):
super(Linear, self).__init__(**kwargs)
self.units = units
#build方法一般定义Layer需要被训练的参数。
def build(self, input_shape):
self.w = self.add_weight("w",shape=(input_shape[-1], self.units),
initializer='random_normal',
trainable=True) #注意必须要有参数名称"w",否则会报错
self.b = self.add_weight("b",shape=(self.units,),
initializer='random_normal',
trainable=True)
super(Linear,self).build(input_shape) # 相当于设置self.built = True
#call方法一般定义正向传播运算逻辑，__call__方法调用了它。
@tf.function
def call(self, inputs):
return tf.matmul(inputs, self.w) + self.b
#如果要让自定义的Layer通过Functional API 组合成模型时可以被保存成h5模型，需要自定义get_config方法。
def get_config(self):
config = super(Linear, self).get_config()
config.update({'units': self.units})
return config