你的 mid_layer的實(shí)現(xiàn)對(duì)我挺有幫助的
summary 那個(gè)問題，看不到的原因是「輸入」對(duì)于初始化后的模型仍然是不可知的shape，可以在你的SubclassModel里重載sumary方法如下：
def summary(self):
# 也可以用summary的參數(shù)傳進(jìn)來這個(gè)init_shape
x = tf.keras.Input(shape=(self.init_shape))
tf.keras.Model(inputs=[x], outputs=self.call(x)).summary()
tensorflow2.0(3)-Resnet模型??tensorflow2不再需要靜態(tài)建圖啟動(dòng)session()，拋棄很多繁雜的功能設(shè)計(jì)，代碼上更加簡潔清晰，而在工程上也更加靈活。但是一些基礎(chǔ)的用法，單靠api接口去訓(xùn)練模...
