keras.Layers.Layer의 call()과 __call__()

- keras.Layers.Layer의 call()과 __call__()은 거의 유사하게 동작한다.

- keras.Layers.Layer를 callable 객체로 만들면 __call__()을 내부적으로 호출한다.

- __call__()은 부모 Layer에 감춰져 있기에 작성해줄 필요가 없으며,

  __call__()의 역할은 build()를 호출한 뒤에 call()을 호출하는 것이다.

 

 

- Custom layer에 call()을 사용하지 않고 __call__()을 바로 적용할수도 있다.

- 하지만 그렇게 하기 위해서는 build()에서 사용된 weight와 bias의 초기화를 한 뒤에 matrix연산을 적용하고,

  tensor로 변환하는 로직을 만들어 줘야 한다.

 

class CustomDense(tf.keras.layers.layer):
    # CustomeDense 객체 생성시 입력되는 초기화 parameter 처리
    def __init__(self, units=32):
        super(CustomDense, self).__init__()
        self.units = units
        
    def __call__(self, inputs):
        self.w = self.add_weight(shape=(inputs.shape[-1],self.units),
                                        initializer='random_normal',
                                        trainable=True,)
        self.b = self.add_weight(shape=(self.units,),
                                 initializer='random_normal',
                                 trainable=True)
        
        return tf.matmul(inputs, self.w) + self.b
    
    # input 값을 4개의 원소를 가지는 1차원으로 생성.
    inputs = Input((4,))
    # 10개의 unit을 가지는 CustomDense 객체를 생성 후 callable로 inputs값을 입력
    outputs = CustomDense(10)(inputs)
    
    # inputs와 outputs로 model 생성
    model = Model(inputs, outputs)
    model.summary()