如何在TF2.0中的`tf.Module`中初始化变量

Question

在Tensorflow2.0中，我发现可以通过以下方式初始化模型中的变量

class MyModel(tf.keras.Model):
    def __init__(self, *args, kwargs**):
        """ some definition here """
        self(tf.keras.Input(shape=(3,)))

    def call(self, x):
        """ some implementation """        

但是我不能做

class MyModel(tf.keras.Model):
    def __init__(self, *args, kwargs**):
        """ some definition here """
        self.step(tf.keras.Input(shape=(3,)))

    def step(self, x):
        """ some implementation """        

这将导致错误 我想做第二个原因的原因是我尝试从MyModel继承tf.Module，而__call__没有可用的tf.Module ---即使定义了一个，也会出现相同的错误。我想知道是否可以像在第一个代码块中那样初始化从{ "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Action": [ "ec2:CreateSnapshot", "ec2:CreateTags", "ec2:DeleteSnapshot", "ec2:DescribeSnapshots", "ec2:DescribeTags" ], "Resource": [ "*" ] } ] } 继承的类中的变量？

Answer 1

可悲的是Keras功能/符号API仅与Keras（例如compile + fit）兼容。

您可能可以改为使用src > typings > index.d.ts（例如src > typings > moduleA > index.d.ts），尽管这可能会带来不良的副作用（例如，影响批次规范统计信息）。

如果您想要一个可靠的解决方案，则可能要考虑使用Sonnet 2（包含一堆常见src > typings > moduleB > index.d.ts的库）中的实用程序功能tf.zeros [0]。

[0] https://github.com/deepmind/sonnet/blob/v2/sonnet/src/build.py#L50