官方API

显然，这三个函数都是从tf.keras.layers.Layer处继承而来的。

_init_ 可以在其中进行所有与输入无关的初始化

build 知道输入张量的形状，并可以进行其余的初始化

call 可以在其中进行前向计算

官方API的例子：

class MyDenseLayer(tf.keras.layers.Layer):
  def __init__(self, num_outputs):
    super(MyDenseLayer, self).__init__()
    self.num_outputs = num_outputs

  def build(self, input_shape):
    self.kernel = self.add_weight("kernel",
                                  shape=[int(input_shape[-1]),
                                         self.num_outputs])

  def call(self, inputs):
    return tf.matmul(inputs, self.kernel)

layer = MyDenseLayer(10)

_ = layer(tf.zeros([10, 5]))

print([var.name for var in layer.trainable_variables])


输出： ['my_dense_layer/kernel:0']

从直观上理解，似乎__init__()和build()函数都在对Layer进行初始化，都初始化了一些成员函数，而call()函数则是在该layer被调用时执行。

根据_吟游诗人 的博客

简单翻译，就是说官方推荐凡是tf.keras.layers.Layer的派生类都要实现__init__()，build(), call()这三个方法

init()：保存成员变量的设置

build()：在call()函数第一次执行时会被调用一次，这时候可以知道输入数据的shape。
返回去看一看，果然是__init__()函数中只初始化了输出数据的shape，而输入数据的shape需要在build()函数中动态获取，这也解释了为什么在有__init__()函数时还需要使用build()函数

call()： call()函数把对象当做函数来使用，即当其被调用时会被执行。当call被第一次调用的时候，会先执行build()方法初始化变量，但后面再调用到call的时候，是不会再去执行build()方法初始化变量。

从上面的官方例子可以简单梳理脉络，但是对我来，发现程序正如我们前面提到把对象当做函数来使用

_ = layer(tf.zeros([10, 5]))

调用了call()

并没有调用 build方法 去源码 tensorflow.python.keras.layers.Layer.call方法中查看：

input_shapes = None
if all(hasattr(x, 'shape') for x in input_list):
	 input_shapes = nest.map_structure(lambda x: x.shape, inputs)
if not hasattr(self.build, '_is_default'):
	with tf_utils.maybe_init_scope(self):
		self.build(input_shape)

发现call方法中调用了build 并且提供参数 input_shape。

• 为什么有些要重写build呢？

官方是这么写的：

the advantage of creating them in build is that it enables late variable creation based on the shape of the inputs the layer will operate on.

因为可以单独调用build生成输入权重信息，支持基于层将操作的输入的形状的后期变量创建。

即初始化时的操作可能需要自定义。

例：

来源自 DeepCtr的deepctr/layers/utils.py

    def build(self, input_shape):
        if self.use_bias:
            self.bias = self.add_weight(name='linear_bias',
                                        shape=(1,),
                                        initializer=tf.keras.initializers.Zeros(),
                                        trainable=True)
        if self.mode == 1:
            self.kernel = self.add_weight(
                'linear_kernel',
                shape=[int(input_shape[-1]), 1],
                initializer=tf.keras.initializers.glorot_normal(self.seed),
                regularizer=tf.keras.regularizers.l2(self.l2_reg),
                trainable=True)
        elif self.mode == 2:
            self.kernel = self.add_weight(
                'linear_kernel',
                shape=[int(input_shape[1][-1]), 1],
                initializer=tf.keras.initializers.glorot_normal(self.seed),
                regularizer=tf.keras.regularizers.l2(self.l2_reg),
                trainable=True)

        super(Linear, self).build(input_shape)  # Be sure to call this somewhere!

参考 时光碎了天 的博客 | beking00700 的博客