2.3.4　自定义神经网络模型

神经网络层通过Cell的子类（SubClass）实现，同样地，神经网络模型也可以采用SubClass方法自定义神经网络模型；构建时需要在__init__方法中将要使用的神经网络组件实例化，在__call__方法中定义神经网络的计算逻辑。同样地，以2.3.1节的卷积神经网络模型为例，定义接口可用伪代码描述，如代码2.14所示。

代码2.14　自定义神经网络模型

对上述卷积模型进行实例化，其执行过程将从__init__方法开始，第一个是Conv2D，Conv2D也是Cell的子类，会进入Conv2D的__init__方法，此时会将第一个Conv2D的卷积参数收集到self._params中，之后回到Conv2D，将第一个Conv2D收集到self._cells；第二个的组件是MaxPool2D，因为其没有训练参数，因此将MaxPool2D收集到self._cells；以此类推，分别收集第二个卷积参数和卷积层，三个全连接层的参数和全连接层。实例化之后可以调用.parameters_and_names方法返回训练参数；调用conv.cells_and_names方法查看神经网络层列表。