Если ваши собственные tf.keras слои не работают, может быть несколько возможных причин.
1. Они могут быть неправильно настроены или использованы при создании модели. Убедитесь, что вы правильно добавляете свои слои в модель, используя метод `add` или передавая их в виде списка при создании экземпляра класса модели. Например:
```python
model = tf.keras.Sequential()
model.add(MyCustomLayer()) # добавление пользовательского слоя в модель
```
2. Ваши слои могут быть неправильно реализованы. Проверьте, что ваш класс пользовательского слоя правильно наследуется от `tf.keras.layers.Layer` и имеет реализацию методов `__init__`, `build` и `call`. Например:
```python
class MyCustomLayer(tf.keras.layers.Layer):
def __init__(self):
super(MyCustomLayer, self).__init__() # вызов конструктора базового класса
# ваша инициализация слоя
def build(self, input_shape):
# ваша логика инициализации слоя на основе размерности входных данных
def call(self, inputs):
# ваша логика прямого прохода через слой
return output
```
3. Ваши слои могут не соответствовать стандартам Keras. Убедитесь, что ваш класс пользовательского слоя правильно реализует метод `get_config`, чтобы можно было сохранить и загрузить модель. Если ваш слой имеет веса, убедитесь, что они правильно добавлены в список весов `self._trainable_weights` или `self._non_trainable_weights`.
4. Возможно, у вас есть какие-то ошибки внутри ваших методов `__init__`, `build` или `call`, которые предотвращают корректное выполнение вашего слоя. Убедитесь, что ваш код в этих методах правильно осуществляет вычисления и настройки весов и использует правильные операции TensorFlow.
Когда вы создаете модель с использованием пользовательских классов, унаследованных от `tf.keras.layers.Layer`, следуйте примеру выше и убедитесь, что вы правильно определяете и использование пользовательских слоев при создании модели. Вы можете наследоваться от базового класса слоя и реализовывать специфическую логику, которая вам нужна в каждом из методов класса пользовательского слоя.