ゼロから作るDeep Learning ❸ ―フレームワーク編

ステップ45レイヤをまとめるレイヤ

前ステップで私たちは、Layerクラスを作りました。Layerクラスにはパラメータを管理する仕組みがあるので、Layerクラスを使えば、私たち自身がパラメータを扱わなくても良くなります。しかし、Layerインスタンス自体の管理は必要です。たとえば、10層のニューラルネットワークを実装するには、10個のLinearインスタンスを管理しなければなりません（それは、いくらか面倒です）。ここでは、そのような作業の負担を軽減するために、現在のLayerクラスを拡張します。

45.1　Layerクラスの拡張

現状のLayerクラスは、複数のParameterを持つことができます。ここでは、さらに、Layerクラスが「別のLayer」も保持できるように拡張します。その関係を図で表すと、図45-1のようになります。

図45-1 新しいLayerクラス

図45-1のとおり、Layerの中に、別のLayerが入る構造です。つまりは「入れ子」の構造です。本ステップの目標は、図45-1の一番上のLayerから、その中にあるパラメータをすべて取り出せるようにすることです。それには、現在のLayerクラスを次のように変更します。

dezero/layers.py

class Layer:
    def __init__(self):
        self._params = set()

    def __setattr__(self, name, value):
        if isinstance ...