python - TensorFlow Keras 指南 : custom layer get_config method not updating the layer's configuration?

Question

根据custom layers TensorFlow Keras 指南部分有一个可选的 get_config 方法实现:

  def get_config(self):
    base_config = super(MyLayer, self).get_config()
    base_config['output_dim'] = self.output_dim

使用一些虚拟数据运行完整代码，然后查看在 model.fit(... 之后调用 model.get_config() 生成的配置，结果如下输出:

[{'class_name': 'MyLayer', 'config': None},
 {'class_name': 'Activation',
 'config': {'name': 'activation_38',
  'trainable': True,
  'dtype': 'float32',
  'activation': 'softmax'}}]

我的问题是:作为 get_config 方法中最终分配的结果，自定义图层“MyLayer”的配置是否应该不包含 output_dim 字段？非常感谢。

Answer 1

没有 return 语句的 get 方法？

这就是无的原因。

def get_config(self):
    base_config = super(MyLayer, self).get_config()
    base_config['output_dim'] = self.output_dim
    return base_config