Tensorflow 层中不会出现预期的随机性答案

【问题标题】：Expected Randomness does not occur in Tensorflow LayerTensorflow 层中不会出现预期的随机性
【发布时间】：2021-11-06 05:26:38
【问题描述】：

我编写了一个自定义层来打乱输入。当我尝试测试图层时，不会发生所说的洗牌。下面是我的最小噪声层：

class ShuffleLayer(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, **kwargs):
        super(ShuffleLayer, self).__init__(**kwargs)
        
    def call(self, inputs, training=None):
        if training:
            shuffled = tf.stop_gradient(tf.random.shuffle(inputs))
            return shuffled
        return inputs

当我测试图层时，图层不会随机播放

SL = ShuffleLayer()
x = tf.reshape(tf.range(0,10, dtype=tf.float32), (5,2))
y = SL(x)
print(x.numpy())
print(y.numpy())

[[0. 1.] [2. 3.] [4. 5.] [6. 7.] [8. 9.]]

[[0. 1.] [2. 3.] [4. 5.] [6. 7.][8. 9.]]

为什么不会发生预期的行为？

【问题讨论】：

标签： tensorflow2.x

【解决方案1】：

查看层call，我们看到如果training 是None，层什么都不做。当层被称为y = SL(x) 时，它会看到training 是None 并返回输入。通过打开训练参数来获得混洗输出：

y = SL(x, training=True)
print(x.numpy())
print(y.numpy())

[[0. 1.][2. 3.][4. 5.][6. 7.][8. 9.]]

[[0. 1.][6. 7.][2. 3.][8. 9.][4. 5.]]

【讨论】：