API del Producte - Treball Final de Màster
by Rafael Jesús Castaño Ribes, January 2021

Els mètodes derivats, si no ha estat sobreescrita, hereten la documentació de les seves superclasses. L'autoria de la documentació en aquests casos correspon al desenvolupador de la superclasse.
index -> agents.naf.utils
index
..\src\agents\naf\utils.py

 
Modules
       
tf_agents.networks.actor_distribution_network
tf_agents.networks.network
tf_agents.networks.utils
tensorflow

 
Classes
       
tf_agents.networks.network.Network(tensorflow.python.keras.engine.base_layer.Layer)
CompositeActorDistributionNetwork
CompositeNetwork
CompositeLNetwork
CompositeValueNetwork

 
class CompositeActorDistributionNetwork(tf_agents.networks.network.Network)
    CompositeActorDistributionNetwork(*args, **kwargs)
 
A class used to represent networks used by TF-Agents policies and agents.
 
The main differences between a TF-Agents Network and a Keras Layer include:
networks keep track of their underlying layers, explicitly represent RNN-like
state in inputs and outputs, and simplify variable creation and clone
operations.
 
When calling a network `net`, typically one passes data through it via:
 
```python
outputs, next_state = net(observation, network_state=...)
outputs, next_state = net(observation, step_type=..., network_state=...)
outputs, next_state = net(observation)  # net.call must fill an empty state
outputs, next_state = net(observation, step_type=...)
outputs, next_state = net(
    observation, step_type=..., network_state=..., learning=...)
```
 
etc.
 
To force construction of a network's variables:
```python
net.create_variables()
net.create_variables(input_tensor_spec=...)  # To provide an input spec
net.create_variables(training=True)  # Provide extra kwargs
net.create_variables(input_tensor_spec, training=True)
```
 
To create a copy of the network:
```python
cloned_net = net.copy()
cloned_net.variables  # Raises ValueError: cloned net does not share weights.
cloned_net.create_variables(...)
cloned_net.variables  # Now new variables have been created.
```
 
 
Method resolution order:
CompositeActorDistributionNetwork
tf_agents.networks.network.Network
tensorflow.python.keras.engine.base_layer.Layer
tensorflow.python.module.module.Module
tensorflow.python.training.tracking.tracking.AutoTrackable
tensorflow.python.training.tracking.base.Trackable
tensorflow.python.keras.utils.version_utils.LayerVersionSelector
builtins.object

Methods defined here:
__init__(self, input_tensor_spec, output_tensor_spec, fc_layer_params=(200, 100), dropout_layer_params=None, activation_fn=<function relu at 0x000001DBE1C6B5E8>, kernel_initializer=None, batch_squash=True, dtype=tf.float32, discrete_projection_net=<function _categorical_projection_net at 0x000001DBE43BCC18>, continuous_projection_net=<function _normal_projection_net at 0x000001DBE43F49D8>, name='CompositeActorDistributionNetwork')
call(self, observation, step_type=None, network_state=(), training=False)
This is where the layer's logic lives.
 
Note here that `call()` method in `tf.keras` is little bit different
from `keras` API. In `keras` API, you can pass support masking for
layers as additional arguments. Whereas `tf.keras` has `compute_mask()`
method to support masking.
 
Arguments:
    inputs: Input tensor, or list/tuple of input tensors.
    **kwargs: Additional keyword arguments. Currently unused.
 
Returns:
    A tensor or list/tuple of tensors.
create_variables(self, input_tensor_spec=None, **kwargs)
Force creation of the network's variables.
 
Return output specs.
 
Args:
  input_tensor_spec: (Optional).  Override or provide an input tensor spec
    when creating variables.
  **kwargs: Other arguments to `network.call()`, e.g. `training=True`.
 
Returns:
  Output specs - a nested spec calculated from the outputs (excluding any
  batch dimensions).  If any of the output elements is a tfp `Distribution`,
  the associated spec entry returned is `None`.
 
Raises:
  ValueError: If no `input_tensor_spec` is provided, and the network did
    not provide one during construction.
initialize(self, shared_network)

Data and other attributes defined here:
__abstractmethods__ = frozenset()

Methods inherited from tf_agents.networks.network.Network:
__call__(self, inputs, *args, **kwargs)
A wrapper around `Network.call`.
 
A typical `call` method in a class subclassing `Network` will have a
signature that accepts `inputs`, as well as other `*args` and `**kwargs`.
`call` can optionally also accept `step_type` and `network_state`
(if `state_spec != ()` is not trivial).  e.g.:
 
```python
def call(self,
         inputs,
         step_type=None,
         network_state=(),
         training=False):
    ...
    return outputs, new_network_state
```
 
We will validate the first argument (`inputs`)
against `self.input_tensor_spec` if one is available.
 
If a `network_state` kwarg is given it is also validated against
`self.state_spec`.  Similarly, the return value of the `call` method is
expected to be a tuple/list with 2 values:  `(output, new_state)`.
We validate `new_state` against `self.state_spec`.
 
If no `network_state` kwarg is given (or if empty `network_state = ()` is
given, it is up to `call` to assume a proper "empty" state, and to
emit an appropriate `output_state`.
 
Args:
  inputs: The input to `self.call`, matching `self.input_tensor_spec`.
  *args: Additional arguments to `self.call`.
  **kwargs: Additional keyword arguments to `self.call`.
    These can include `network_state` and `step_type`.  `step_type` is
    required if the network's `call` requires it. `network_state` is
    required if the underlying network's `call` requires it.
 
Returns:
  A tuple `(outputs, new_network_state)`.
copy(self, **kwargs)
Create a shallow copy of this network.
 
**NOTE** Network layer weights are *never* copied.  This method recreates
the `Network` instance with the same arguments it was initialized with
(excepting any new kwargs).
 
Args:
  **kwargs: Args to override when recreating this network.  Commonly
    overridden args include 'name'.
 
Returns:
  A shallow copy of this network.
get_initial_state(self, batch_size=None)
Returns an initial state usable by the network.
 
Args:
  batch_size: Tensor or constant: size of the batch dimension. Can be None
    in which case not dimensions gets added.
 
Returns:
  A nested object of type `self.state_spec` containing properly
  initialized Tensors.
get_layer(self, name=None, index=None)
Retrieves a layer based on either its name (unique) or index.
 
If `name` and `index` are both provided, `index` will take precedence.
Indices are based on order of horizontal graph traversal (bottom-up).
 
Arguments:
    name: String, name of layer.
    index: Integer, index of layer.
 
Returns:
    A layer instance.
 
Raises:
    ValueError: In case of invalid layer name or index.
summary(self, line_length=None, positions=None, print_fn=None)
Prints a string summary of the network.
 
Args:
    line_length: Total length of printed lines
        (e.g. set this to adapt the display to different
        terminal window sizes).
    positions: Relative or absolute positions of log elements
        in each line. If not provided,
        defaults to `[.33, .55, .67, 1.]`.
    print_fn: Print function to use. Defaults to `print`.
        It will be called on each line of the summary.
        You can set it to a custom function
        in order to capture the string summary.
 
Raises:
    ValueError: if `summary()` is called before the model is built.

Data descriptors inherited from tf_agents.networks.network.Network:
input_tensor_spec
Returns the spec of the input to the network of type InputSpec.
layers
Get the list of all (nested) sub-layers used in this Network.
state_spec
trainable_variables
variables

Methods inherited from tensorflow.python.keras.engine.base_layer.Layer:
__delattr__(self, name)
Implement delattr(self, name).
__getstate__(self)
__setattr__(self, name, value)
Support self.foo = trackable syntax.
__setstate__(self, state)
add_loss(self, losses, **kwargs)
Add loss tensor(s), potentially dependent on layer inputs.
 
Some losses (for instance, activity regularization losses) may be dependent
on the inputs passed when calling a layer. Hence, when reusing the same
layer on different inputs `a` and `b`, some entries in `layer.losses` may
be dependent on `a` and some on `b`. This method automatically keeps track
of dependencies.
 
This method can be used inside a subclassed layer or model's `call`
function, in which case `losses` should be a Tensor or list of Tensors.
 
Example:
 
```python
class MyLayer(tf.keras.layers.Layer):
  def call(self, inputs):
    self.add_loss(tf.abs(tf.reduce_mean(inputs)))
    return inputs
```
 
This method can also be called directly on a Functional Model during
construction. In this case, any loss Tensors passed to this Model must
be symbolic and be able to be traced back to the model's `Input`s. These
losses become part of the model's topology and are tracked in `get_config`.
 
Example:
 
```python
inputs = tf.keras.Input(shape=(10,))
x = tf.keras.layers.Dense(10)(inputs)
outputs = tf.keras.layers.Dense(1)(x)
model = tf.keras.Model(inputs, outputs)
# Activity regularization.
model.add_loss(tf.abs(tf.reduce_mean(x)))
```
 
If this is not the case for your loss (if, for example, your loss references
a `Variable` of one of the model's layers), you can wrap your loss in a
zero-argument lambda. These losses are not tracked as part of the model's
topology since they can't be serialized.
 
Example:
 
```python
inputs = tf.keras.Input(shape=(10,))
d = tf.keras.layers.Dense(10)
x = d(inputs)
outputs = tf.keras.layers.Dense(1)(x)
model = tf.keras.Model(inputs, outputs)
# Weight regularization.
model.add_loss(lambda: tf.reduce_mean(d.kernel))
```
 
Arguments:
  losses: Loss tensor, or list/tuple of tensors. Rather than tensors, losses
    may also be zero-argument callables which create a loss tensor.
  **kwargs: Additional keyword arguments for backward compatibility.
    Accepted values:
      inputs - Deprecated, will be automatically inferred.
add_metric(self, value, name=None, **kwargs)
Adds metric tensor to the layer.
 
This method can be used inside the `call()` method of a subclassed layer
or model.
 
```python
class MyMetricLayer(tf.keras.layers.Layer):
  def __init__(self):
    super(MyMetricLayer, self).__init__(name='my_metric_layer')
    self.mean = metrics_module.Mean(name='metric_1')
 
  def call(self, inputs):
    self.add_metric(self.mean(x))
    self.add_metric(math_ops.reduce_sum(x), name='metric_2')
    return inputs
```
 
This method can also be called directly on a Functional Model during
construction. In this case, any tensor passed to this Model must
be symbolic and be able to be traced back to the model's `Input`s. These
metrics become part of the model's topology and are tracked when you
save the model via `save()`.
 
```python
inputs = tf.keras.Input(shape=(10,))
x = tf.keras.layers.Dense(10)(inputs)
outputs = tf.keras.layers.Dense(1)(x)
model = tf.keras.Model(inputs, outputs)
model.add_metric(math_ops.reduce_sum(x), name='metric_1')
```
 
Note: Calling `add_metric()` with the result of a metric object on a
Functional Model, as shown in the example below, is not supported. This is
because we cannot trace the metric result tensor back to the model's inputs.
 
```python
inputs = tf.keras.Input(shape=(10,))
x = tf.keras.layers.Dense(10)(inputs)
outputs = tf.keras.layers.Dense(1)(x)
model = tf.keras.Model(inputs, outputs)
model.add_metric(tf.keras.metrics.Mean()(x), name='metric_1')
```
 
Args:
  value: Metric tensor.
  name: String metric name.
  **kwargs: Additional keyword arguments for backward compatibility.
    Accepted values:
    `aggregation` - When the `value` tensor provided is not the result of
    calling a `keras.Metric` instance, it will be aggregated by default
    using a `keras.Metric.Mean`.
add_update(self, updates, inputs=None)
Add update op(s), potentially dependent on layer inputs. (deprecated arguments)
 
Warning: SOME ARGUMENTS ARE DEPRECATED: `(inputs)`. They will be removed in a future version.
Instructions for updating:
`inputs` is now automatically inferred
 
Weight updates (for instance, the updates of the moving mean and variance
in a BatchNormalization layer) may be dependent on the inputs passed
when calling a layer. Hence, when reusing the same layer on
different inputs `a` and `b`, some entries in `layer.updates` may be
dependent on `a` and some on `b`. This method automatically keeps track
of dependencies.
 
This call is ignored when eager execution is enabled (in that case, variable
updates are run on the fly and thus do not need to be tracked for later
execution).
 
Arguments:
  updates: Update op, or list/tuple of update ops, or zero-arg callable
    that returns an update op. A zero-arg callable should be passed in
    order to disable running the updates by setting `trainable=False`
    on this Layer, when executing in Eager mode.
  inputs: Deprecated, will be automatically inferred.
add_variable(self, *args, **kwargs)
Deprecated, do NOT use! Alias for `add_weight`. (deprecated)
 
Warning: THIS FUNCTION IS DEPRECATED. It will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Please use `layer.add_weight` method instead.
add_weight(self, name=None, shape=None, dtype=None, initializer=None, regularizer=None, trainable=None, constraint=None, partitioner=None, use_resource=None, synchronization=<VariableSynchronization.AUTO: 0>, aggregation=<VariableAggregation.NONE: 0>, **kwargs)
Adds a new variable to the layer.
 
Arguments:
  name: Variable name.
  shape: Variable shape. Defaults to scalar if unspecified.
  dtype: The type of the variable. Defaults to `self.dtype` or `float32`.
  initializer: Initializer instance (callable).
  regularizer: Regularizer instance (callable).
  trainable: Boolean, whether the variable should be part of the layer's
    "trainable_variables" (e.g. variables, biases)
    or "non_trainable_variables" (e.g. BatchNorm mean and variance).
    Note that `trainable` cannot be `True` if `synchronization`
    is set to `ON_READ`.
  constraint: Constraint instance (callable).
  partitioner: Partitioner to be passed to the `Trackable` API.
  use_resource: Whether to use `ResourceVariable`.
  synchronization: Indicates when a distributed a variable will be
    aggregated. Accepted values are constants defined in the class
    `tf.VariableSynchronization`. By default the synchronization is set to
    `AUTO` and the current `DistributionStrategy` chooses
    when to synchronize. If `synchronization` is set to `ON_READ`,
    `trainable` must not be set to `True`.
  aggregation: Indicates how a distributed variable will be aggregated.
    Accepted values are constants defined in the class
    `tf.VariableAggregation`.
  **kwargs: Additional keyword arguments. Accepted values are `getter`,
    `collections`, `experimental_autocast` and `caching_device`.
 
Returns:
  The created variable. Usually either a `Variable` or `ResourceVariable`
  instance. If `partitioner` is not `None`, a `PartitionedVariable`
  instance is returned.
 
Raises:
  RuntimeError: If called with partitioned variable regularization and
    eager execution is enabled.
  ValueError: When giving unsupported dtype and no initializer or when
    trainable has been set to True with synchronization set as `ON_READ`.
apply(self, inputs, *args, **kwargs)
Deprecated, do NOT use! (deprecated)
 
Warning: THIS FUNCTION IS DEPRECATED. It will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Please use `layer.__call__` method instead.
 
This is an alias of `self.__call__`.
 
Arguments:
  inputs: Input tensor(s).
  *args: additional positional arguments to be passed to `self.call`.
  **kwargs: additional keyword arguments to be passed to `self.call`.
 
Returns:
  Output tensor(s).
build(self, input_shape)
Creates the variables of the layer (optional, for subclass implementers).
 
This is a method that implementers of subclasses of `Layer` or `Model`
can override if they need a state-creation step in-between
layer instantiation and layer call.
 
This is typically used to create the weights of `Layer` subclasses.
 
Arguments:
  input_shape: Instance of `TensorShape`, or list of instances of
    `TensorShape` if the layer expects a list of inputs
    (one instance per input).
compute_mask(self, inputs, mask=None)
Computes an output mask tensor.
 
Arguments:
    inputs: Tensor or list of tensors.
    mask: Tensor or list of tensors.
 
Returns:
    None or a tensor (or list of tensors,
        one per output tensor of the layer).
compute_output_shape(self, input_shape)
Computes the output shape of the layer.
 
If the layer has not been built, this method will call `build` on the
layer. This assumes that the layer will later be used with inputs that
match the input shape provided here.
 
Arguments:
    input_shape: Shape tuple (tuple of integers)
        or list of shape tuples (one per output tensor of the layer).
        Shape tuples can include None for free dimensions,
        instead of an integer.
 
Returns:
    An input shape tuple.
compute_output_signature(self, input_signature)
Compute the output tensor signature of the layer based on the inputs.
 
Unlike a TensorShape object, a TensorSpec object contains both shape
and dtype information for a tensor. This method allows layers to provide
output dtype information if it is different from the input dtype.
For any layer that doesn't implement this function,
the framework will fall back to use `compute_output_shape`, and will
assume that the output dtype matches the input dtype.
 
Args:
  input_signature: Single TensorSpec or nested structure of TensorSpec
    objects, describing a candidate input for the layer.
 
Returns:
  Single TensorSpec or nested structure of TensorSpec objects, describing
    how the layer would transform the provided input.
 
Raises:
  TypeError: If input_signature contains a non-TensorSpec object.
count_params(self)
Count the total number of scalars composing the weights.
 
Returns:
    An integer count.
 
Raises:
    ValueError: if the layer isn't yet built
      (in which case its weights aren't yet defined).
get_config(self)
Returns the config of the layer.
 
A layer config is a Python dictionary (serializable)
containing the configuration of a layer.
The same layer can be reinstantiated later
(without its trained weights) from this configuration.
 
The config of a layer does not include connectivity
information, nor the layer class name. These are handled
by `Network` (one layer of abstraction above).
 
Returns:
    Python dictionary.
get_input_at(self, node_index)
Retrieves the input tensor(s) of a layer at a given node.
 
Arguments:
    node_index: Integer, index of the node
        from which to retrieve the attribute.
        E.g. `node_index=0` will correspond to the
        first time the layer was called.
 
Returns:
    A tensor (or list of tensors if the layer has multiple inputs).
 
Raises:
  RuntimeError: If called in Eager mode.
get_input_mask_at(self, node_index)
Retrieves the input mask tensor(s) of a layer at a given node.
 
Arguments:
    node_index: Integer, index of the node
        from which to retrieve the attribute.
        E.g. `node_index=0` will correspond to the
        first time the layer was called.
 
Returns:
    A mask tensor
    (or list of tensors if the layer has multiple inputs).
get_input_shape_at(self, node_index)
Retrieves the input shape(s) of a layer at a given node.
 
Arguments:
    node_index: Integer, index of the node
        from which to retrieve the attribute.
        E.g. `node_index=0` will correspond to the
        first time the layer was called.
 
Returns:
    A shape tuple
    (or list of shape tuples if the layer has multiple inputs).
 
Raises:
  RuntimeError: If called in Eager mode.
get_losses_for(self, inputs)
Deprecated, do NOT use! (deprecated)
 
Warning: THIS FUNCTION IS DEPRECATED. It will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Please use `layer.losses` instead.
 
Retrieves losses relevant to a specific set of inputs.
 
Arguments:
  inputs: Input tensor or list/tuple of input tensors.
 
Returns:
  List of loss tensors of the layer that depend on `inputs`.
get_output_at(self, node_index)
Retrieves the output tensor(s) of a layer at a given node.
 
Arguments:
    node_index: Integer, index of the node
        from which to retrieve the attribute.
        E.g. `node_index=0` will correspond to the
        first time the layer was called.
 
Returns:
    A tensor (or list of tensors if the layer has multiple outputs).
 
Raises:
  RuntimeError: If called in Eager mode.
get_output_mask_at(self, node_index)
Retrieves the output mask tensor(s) of a layer at a given node.
 
Arguments:
    node_index: Integer, index of the node
        from which to retrieve the attribute.
        E.g. `node_index=0` will correspond to the
        first time the layer was called.
 
Returns:
    A mask tensor
    (or list of tensors if the layer has multiple outputs).
get_output_shape_at(self, node_index)
Retrieves the output shape(s) of a layer at a given node.
 
Arguments:
    node_index: Integer, index of the node
        from which to retrieve the attribute.
        E.g. `node_index=0` will correspond to the
        first time the layer was called.
 
Returns:
    A shape tuple
    (or list of shape tuples if the layer has multiple outputs).
 
Raises:
  RuntimeError: If called in Eager mode.
get_updates_for(self, inputs)
Deprecated, do NOT use! (deprecated)
 
Warning: THIS FUNCTION IS DEPRECATED. It will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Please use `layer.updates` instead.
 
Retrieves updates relevant to a specific set of inputs.
 
Arguments:
  inputs: Input tensor or list/tuple of input tensors.
 
Returns:
  List of update ops of the layer that depend on `inputs`.
get_weights(self)
Returns the current weights of the layer.
 
The weights of a layer represent the state of the layer. This function
returns both trainable and non-trainable weight values associated with this
layer as a list of Numpy arrays, which can in turn be used to load state
into similarly parameterized layers.
 
For example, a Dense layer returns a list of two values-- per-output
weights and the bias value. These can be used to set the weights of another
Dense layer:
 
>>> a = tf.keras.layers.Dense(1,
...   kernel_initializer=tf.constant_initializer(1.))
>>> a_out = a(tf.convert_to_tensor([[1., 2., 3.]]))
>>> a.get_weights()
[array([[1.],
       [1.],
       [1.]], dtype=float32), array([0.], dtype=float32)]
>>> b = tf.keras.layers.Dense(1,
...   kernel_initializer=tf.constant_initializer(2.))
>>> b_out = b(tf.convert_to_tensor([[10., 20., 30.]]))
>>> b.get_weights()
[array([[2.],
       [2.],
       [2.]], dtype=float32), array([0.], dtype=float32)]
>>> b.set_weights(a.get_weights())
>>> b.get_weights()
[array([[1.],
       [1.],
       [1.]], dtype=float32), array([0.], dtype=float32)]
 
Returns:
    Weights values as a list of numpy arrays.
set_weights(self, weights)
Sets the weights of the layer, from Numpy arrays.
 
The weights of a layer represent the state of the layer. This function
sets the weight values from numpy arrays. The weight values should be
passed in the order they are created by the layer. Note that the layer's
weights must be instantiated before calling this function by calling
the layer.
 
For example, a Dense layer returns a list of two values-- per-output
weights and the bias value. These can be used to set the weights of another
Dense layer:
 
>>> a = tf.keras.layers.Dense(1,
...   kernel_initializer=tf.constant_initializer(1.))
>>> a_out = a(tf.convert_to_tensor([[1., 2., 3.]]))
>>> a.get_weights()
[array([[1.],
       [1.],
       [1.]], dtype=float32), array([0.], dtype=float32)]
>>> b = tf.keras.layers.Dense(1,
...   kernel_initializer=tf.constant_initializer(2.))
>>> b_out = b(tf.convert_to_tensor([[10., 20., 30.]]))
>>> b.get_weights()
[array([[2.],
       [2.],
       [2.]], dtype=float32), array([0.], dtype=float32)]
>>> b.set_weights(a.get_weights())
>>> b.get_weights()
[array([[1.],
       [1.],
       [1.]], dtype=float32), array([0.], dtype=float32)]
 
Arguments:
    weights: a list of Numpy arrays. The number
        of arrays and their shape must match
        number of the dimensions of the weights
        of the layer (i.e. it should match the
        output of `get_weights`).
 
Raises:
    ValueError: If the provided weights list does not match the
        layer's specifications.

Class methods inherited from tensorflow.python.keras.engine.base_layer.Layer:
from_config(config) from tf_agents.networks.network._NetworkMeta
Creates a layer from its config.
 
This method is the reverse of `get_config`,
capable of instantiating the same layer from the config
dictionary. It does not handle layer connectivity
(handled by Network), nor weights (handled by `set_weights`).
 
Arguments:
    config: A Python dictionary, typically the
        output of get_config.
 
Returns:
    A layer instance.

Data descriptors inherited from tensorflow.python.keras.engine.base_layer.Layer:
activity_regularizer
Optional regularizer function for the output of this layer.
dtype
Dtype used by the weights of the layer, set in the constructor.
dynamic
Whether the layer is dynamic (eager-only); set in the constructor.
inbound_nodes
Deprecated, do NOT use! Only for compatibility with external Keras.
input
Retrieves the input tensor(s) of a layer.
 
Only applicable if the layer has exactly one input,
i.e. if it is connected to one incoming layer.
 
Returns:
    Input tensor or list of input tensors.
 
Raises:
  RuntimeError: If called in Eager mode.
  AttributeError: If no inbound nodes are found.
input_mask
Retrieves the input mask tensor(s) of a layer.
 
Only applicable if the layer has exactly one inbound node,
i.e. if it is connected to one incoming layer.
 
Returns:
    Input mask tensor (potentially None) or list of input
    mask tensors.
 
Raises:
    AttributeError: if the layer is connected to
    more than one incoming layers.
input_shape
Retrieves the input shape(s) of a layer.
 
Only applicable if the layer has exactly one input,
i.e. if it is connected to one incoming layer, or if all inputs
have the same shape.
 
Returns:
    Input shape, as an integer shape tuple
    (or list of shape tuples, one tuple per input tensor).
 
Raises:
    AttributeError: if the layer has no defined input_shape.
    RuntimeError: if called in Eager mode.
input_spec
`InputSpec` instance(s) describing the input format for this layer.
 
When you create a layer subclass, you can set `self.input_spec` to enable
the layer to run input compatibility checks when it is called.
Consider a `Conv2D` layer: it can only be called on a single input tensor
of rank 4. As such, you can set, in `__init__()`:
 
```python
self.input_spec = tf.keras.layers.InputSpec(ndim=4)
```
 
Now, if you try to call the layer on an input that isn't rank 4
(for instance, an input of shape `(2,)`, it will raise a nicely-formatted
error:
 
```
ValueError: Input 0 of layer conv2d is incompatible with the layer:
expected ndim=4, found ndim=1. Full shape received: [2]
```
 
Input checks that can be specified via `input_spec` include:
- Structure (e.g. a single input, a list of 2 inputs, etc)
- Shape
- Rank (ndim)
- Dtype
 
For more information, see `tf.keras.layers.InputSpec`.
 
Returns:
  A `tf.keras.layers.InputSpec` instance, or nested structure thereof.
losses
List of losses added using the `add_loss()` API.
 
Variable regularization tensors are created when this property is accessed,
so it is eager safe: accessing `losses` under a `tf.GradientTape` will
propagate gradients back to the corresponding variables.
 
Examples:
 
>>> class MyLayer(tf.keras.layers.Layer):
...   def call(self, inputs):
...     self.add_loss(tf.abs(tf.reduce_mean(inputs)))
...     return inputs
>>> l = MyLayer()
>>> l(np.ones((10, 1)))
>>> l.losses
[1.0]
 
>>> inputs = tf.keras.Input(shape=(10,))
>>> x = tf.keras.layers.Dense(10)(inputs)
>>> outputs = tf.keras.layers.Dense(1)(x)
>>> model = tf.keras.Model(inputs, outputs)
>>> # Activity regularization.
>>> model.add_loss(tf.abs(tf.reduce_mean(x)))
>>> model.losses
[<tf.Tensor 'Abs:0' shape=() dtype=float32>]
 
>>> inputs = tf.keras.Input(shape=(10,))
>>> d = tf.keras.layers.Dense(10, kernel_initializer='ones')
>>> x = d(inputs)
>>> outputs = tf.keras.layers.Dense(1)(x)
>>> model = tf.keras.Model(inputs, outputs)
>>> # Weight regularization.
>>> model.add_loss(lambda: tf.reduce_mean(d.kernel))
>>> model.losses
[<tf.Tensor: shape=(), dtype=float32, numpy=1.0>]
 
Returns:
  A list of tensors.
metrics
List of metrics added using the `add_metric()` API.
 
Example:
 
>>> input = tf.keras.layers.Input(shape=(3,))
>>> d = tf.keras.layers.Dense(2)
>>> output = d(input)
>>> d.add_metric(tf.reduce_max(output), name='max')
>>> d.add_metric(tf.reduce_min(output), name='min')
>>> [m.name for m in d.metrics]
['max', 'min']
 
Returns:
  A list of tensors.
name
Name of the layer (string), set in the constructor.
non_trainable_variables
non_trainable_weights
List of all non-trainable weights tracked by this layer.
 
Non-trainable weights are *not* updated during training. They are expected
to be updated manually in `call()`.
 
Returns:
  A list of non-trainable variables.
outbound_nodes
Deprecated, do NOT use! Only for compatibility with external Keras.
output
Retrieves the output tensor(s) of a layer.
 
Only applicable if the layer has exactly one output,
i.e. if it is connected to one incoming layer.
 
Returns:
  Output tensor or list of output tensors.
 
Raises:
  AttributeError: if the layer is connected to more than one incoming
    layers.
  RuntimeError: if called in Eager mode.
output_mask
Retrieves the output mask tensor(s) of a layer.
 
Only applicable if the layer has exactly one inbound node,
i.e. if it is connected to one incoming layer.
 
Returns:
    Output mask tensor (potentially None) or list of output
    mask tensors.
 
Raises:
    AttributeError: if the layer is connected to
    more than one incoming layers.
output_shape
Retrieves the output shape(s) of a layer.
 
Only applicable if the layer has one output,
or if all outputs have the same shape.
 
Returns:
    Output shape, as an integer shape tuple
    (or list of shape tuples, one tuple per output tensor).
 
Raises:
    AttributeError: if the layer has no defined output shape.
    RuntimeError: if called in Eager mode.
stateful
supports_masking
Whether this layer supports computing a mask using `compute_mask`.
trainable
trainable_weights
List of all trainable weights tracked by this layer.
 
Trainable weights are updated via gradient descent during training.
 
Returns:
  A list of trainable variables.
updates
DEPRECATED FUNCTION
 
Warning: THIS FUNCTION IS DEPRECATED. It will be removed in a future version.
Instructions for updating:
This property should not be used in TensorFlow 2.0, as updates are applied automatically.
weights
Returns the list of all layer variables/weights.
 
Returns:
  A list of variables.

Class methods inherited from tensorflow.python.module.module.Module:
with_name_scope(method) from tf_agents.networks.network._NetworkMeta
Decorator to automatically enter the module name scope.
 
>>> class MyModule(tf.Module):
...   @tf.Module.with_name_scope
...   def __call__(self, x):
...     if not hasattr(self, 'w'):
...       self.w = tf.Variable(tf.random.normal([x.shape[1], 3]))
...     return tf.matmul(x, self.w)
 
Using the above module would produce `tf.Variable`s and `tf.Tensor`s whose
names included the module name:
 
>>> mod = MyModule()
>>> mod(tf.ones([1, 2]))
<tf.Tensor: shape=(1, 3), dtype=float32, numpy=..., dtype=float32)>
>>> mod.w
<tf.Variable 'my_module/Variable:0' shape=(2, 3) dtype=float32,
numpy=..., dtype=float32)>
 
Args:
  method: The method to wrap.
 
Returns:
  The original method wrapped such that it enters the module's name scope.

Data descriptors inherited from tensorflow.python.module.module.Module:
name_scope
Returns a `tf.name_scope` instance for this class.
submodules
Sequence of all sub-modules.
 
Submodules are modules which are properties of this module, or found as
properties of modules which are properties of this module (and so on).
 
>>> a = tf.Module()
>>> b = tf.Module()
>>> c = tf.Module()
>>> a.b = b
>>> b.c = c
>>> list(a.submodules) == [b, c]
True
>>> list(b.submodules) == [c]
True
>>> list(c.submodules) == []
True
 
Returns:
  A sequence of all submodules.

Data descriptors inherited from tensorflow.python.training.tracking.base.Trackable:
__dict__
dictionary for instance variables (if defined)
__weakref__
list of weak references to the object (if defined)

Static methods inherited from tensorflow.python.keras.utils.version_utils.LayerVersionSelector:
__new__(cls, *args, **kwargs)
Create and return a new object.  See help(type) for accurate signature.

 
class CompositeLNetwork(CompositeNetwork)
    CompositeLNetwork(*args, **kwargs)
 
A class used to represent networks used by TF-Agents policies and agents.
 
The main differences between a TF-Agents Network and a Keras Layer include:
networks keep track of their underlying layers, explicitly represent RNN-like
state in inputs and outputs, and simplify variable creation and clone
operations.
 
When calling a network `net`, typically one passes data through it via:
 
```python
outputs, next_state = net(observation, network_state=...)
outputs, next_state = net(observation, step_type=..., network_state=...)
outputs, next_state = net(observation)  # net.call must fill an empty state
outputs, next_state = net(observation, step_type=...)
outputs, next_state = net(
    observation, step_type=..., network_state=..., learning=...)
```
 
etc.
 
To force construction of a network's variables:
```python
net.create_variables()
net.create_variables(input_tensor_spec=...)  # To provide an input spec
net.create_variables(training=True)  # Provide extra kwargs
net.create_variables(input_tensor_spec, training=True)
```
 
To create a copy of the network:
```python
cloned_net = net.copy()
cloned_net.variables  # Raises ValueError: cloned net does not share weights.
cloned_net.create_variables(...)
cloned_net.variables  # Now new variables have been created.
```
 
 
Method resolution order:
CompositeLNetwork
CompositeNetwork
tf_agents.networks.network.Network
tensorflow.python.keras.engine.base_layer.Layer
tensorflow.python.module.module.Module
tensorflow.python.training.tracking.tracking.AutoTrackable
tensorflow.python.training.tracking.base.Trackable
tensorflow.python.keras.utils.version_utils.LayerVersionSelector
builtins.object

Methods defined here:
__init__(self, input_tensor_spec, action_spec, fc_layer_params=(75, 40), dropout_layer_params=None, activation_fn=<function relu at 0x000001DBE1C6B5E8>, kernel_initializer=None, batch_squash=True, dtype=tf.float32, name='CompositeValueNetwork')

Data and other attributes defined here:
__abstractmethods__ = frozenset()

Methods inherited from CompositeNetwork:
call(self, observation, step_type=None, network_state=(), training=False)
This is where the layer's logic lives.
 
Note here that `call()` method in `tf.keras` is little bit different
from `keras` API. In `keras` API, you can pass support masking for
layers as additional arguments. Whereas `tf.keras` has `compute_mask()`
method to support masking.
 
Arguments:
    inputs: Input tensor, or list/tuple of input tensors.
    **kwargs: Additional keyword arguments. Currently unused.
 
Returns:
    A tensor or list/tuple of tensors.
create_variables(self, input_tensor_spec=None, **kwargs)
Force creation of the network's variables.
 
Return output specs.
 
Args:
  input_tensor_spec: (Optional).  Override or provide an input tensor spec
    when creating variables.
  **kwargs: Other arguments to `network.call()`, e.g. `training=True`.
 
Returns:
  Output specs - a nested spec calculated from the outputs (excluding any
  batch dimensions).  If any of the output elements is a tfp `Distribution`,
  the associated spec entry returned is `None`.
 
Raises:
  ValueError: If no `input_tensor_spec` is provided, and the network did
    not provide one during construction.
set_shared_network(self, shared_network)

Methods inherited from tf_agents.networks.network.Network:
__call__(self, inputs, *args, **kwargs)
A wrapper around `Network.call`.
 
A typical `call` method in a class subclassing `Network` will have a
signature that accepts `inputs`, as well as other `*args` and `**kwargs`.
`call` can optionally also accept `step_type` and `network_state`
(if `state_spec != ()` is not trivial).  e.g.:
 
```python
def call(self,
         inputs,
         step_type=None,
         network_state=(),
         training=False):
    ...
    return outputs, new_network_state
```
 
We will validate the first argument (`inputs`)
against `self.input_tensor_spec` if one is available.
 
If a `network_state` kwarg is given it is also validated against
`self.state_spec`.  Similarly, the return value of the `call` method is
expected to be a tuple/list with 2 values:  `(output, new_state)`.
We validate `new_state` against `self.state_spec`.
 
If no `network_state` kwarg is given (or if empty `network_state = ()` is
given, it is up to `call` to assume a proper "empty" state, and to
emit an appropriate `output_state`.
 
Args:
  inputs: The input to `self.call`, matching `self.input_tensor_spec`.
  *args: Additional arguments to `self.call`.
  **kwargs: Additional keyword arguments to `self.call`.
    These can include `network_state` and `step_type`.  `step_type` is
    required if the network's `call` requires it. `network_state` is
    required if the underlying network's `call` requires it.
 
Returns:
  A tuple `(outputs, new_network_state)`.
copy(self, **kwargs)
Create a shallow copy of this network.
 
**NOTE** Network layer weights are *never* copied.  This method recreates
the `Network` instance with the same arguments it was initialized with
(excepting any new kwargs).
 
Args:
  **kwargs: Args to override when recreating this network.  Commonly
    overridden args include 'name'.
 
Returns:
  A shallow copy of this network.
get_initial_state(self, batch_size=None)
Returns an initial state usable by the network.
 
Args:
  batch_size: Tensor or constant: size of the batch dimension. Can be None
    in which case not dimensions gets added.
 
Returns:
  A nested object of type `self.state_spec` containing properly
  initialized Tensors.
get_layer(self, name=None, index=None)
Retrieves a layer based on either its name (unique) or index.
 
If `name` and `index` are both provided, `index` will take precedence.
Indices are based on order of horizontal graph traversal (bottom-up).
 
Arguments:
    name: String, name of layer.
    index: Integer, index of layer.
 
Returns:
    A layer instance.
 
Raises:
    ValueError: In case of invalid layer name or index.
summary(self, line_length=None, positions=None, print_fn=None)
Prints a string summary of the network.
 
Args:
    line_length: Total length of printed lines
        (e.g. set this to adapt the display to different
        terminal window sizes).
    positions: Relative or absolute positions of log elements
        in each line. If not provided,
        defaults to `[.33, .55, .67, 1.]`.
    print_fn: Print function to use. Defaults to `print`.
        It will be called on each line of the summary.
        You can set it to a custom function
        in order to capture the string summary.
 
Raises:
    ValueError: if `summary()` is called before the model is built.

Data descriptors inherited from tf_agents.networks.network.Network:
input_tensor_spec
Returns the spec of the input to the network of type InputSpec.
layers
Get the list of all (nested) sub-layers used in this Network.
state_spec
trainable_variables
variables

Methods inherited from tensorflow.python.keras.engine.base_layer.Layer:
__delattr__(self, name)
Implement delattr(self, name).
__getstate__(self)
__setattr__(self, name, value)
Support self.foo = trackable syntax.
__setstate__(self, state)
add_loss(self, losses, **kwargs)
Add loss tensor(s), potentially dependent on layer inputs.
 
Some losses (for instance, activity regularization losses) may be dependent
on the inputs passed when calling a layer. Hence, when reusing the same
layer on different inputs `a` and `b`, some entries in `layer.losses` may
be dependent on `a` and some on `b`. This method automatically keeps track
of dependencies.
 
This method can be used inside a subclassed layer or model's `call`
function, in which case `losses` should be a Tensor or list of Tensors.
 
Example:
 
```python
class MyLayer(tf.keras.layers.Layer):
  def call(self, inputs):
    self.add_loss(tf.abs(tf.reduce_mean(inputs)))
    return inputs
```
 
This method can also be called directly on a Functional Model during
construction. In this case, any loss Tensors passed to this Model must
be symbolic and be able to be traced back to the model's `Input`s. These
losses become part of the model's topology and are tracked in `get_config`.
 
Example:
 
```python
inputs = tf.keras.Input(shape=(10,))
x = tf.keras.layers.Dense(10)(inputs)
outputs = tf.keras.layers.Dense(1)(x)
model = tf.keras.Model(inputs, outputs)
# Activity regularization.
model.add_loss(tf.abs(tf.reduce_mean(x)))
```
 
If this is not the case for your loss (if, for example, your loss references
a `Variable` of one of the model's layers), you can wrap your loss in a
zero-argument lambda. These losses are not tracked as part of the model's
topology since they can't be serialized.
 
Example:
 
```python
inputs = tf.keras.Input(shape=(10,))
d = tf.keras.layers.Dense(10)
x = d(inputs)
outputs = tf.keras.layers.Dense(1)(x)
model = tf.keras.Model(inputs, outputs)
# Weight regularization.
model.add_loss(lambda: tf.reduce_mean(d.kernel))
```
 
Arguments:
  losses: Loss tensor, or list/tuple of tensors. Rather than tensors, losses
    may also be zero-argument callables which create a loss tensor.
  **kwargs: Additional keyword arguments for backward compatibility.
    Accepted values:
      inputs - Deprecated, will be automatically inferred.
add_metric(self, value, name=None, **kwargs)
Adds metric tensor to the layer.
 
This method can be used inside the `call()` method of a subclassed layer
or model.
 
```python
class MyMetricLayer(tf.keras.layers.Layer):
  def __init__(self):
    super(MyMetricLayer, self).__init__(name='my_metric_layer')
    self.mean = metrics_module.Mean(name='metric_1')
 
  def call(self, inputs):
    self.add_metric(self.mean(x))
    self.add_metric(math_ops.reduce_sum(x), name='metric_2')
    return inputs
```
 
This method can also be called directly on a Functional Model during
construction. In this case, any tensor passed to this Model must
be symbolic and be able to be traced back to the model's `Input`s. These
metrics become part of the model's topology and are tracked when you
save the model via `save()`.
 
```python
inputs = tf.keras.Input(shape=(10,))
x = tf.keras.layers.Dense(10)(inputs)
outputs = tf.keras.layers.Dense(1)(x)
model = tf.keras.Model(inputs, outputs)
model.add_metric(math_ops.reduce_sum(x), name='metric_1')
```
 
Note: Calling `add_metric()` with the result of a metric object on a
Functional Model, as shown in the example below, is not supported. This is
because we cannot trace the metric result tensor back to the model's inputs.
 
```python
inputs = tf.keras.Input(shape=(10,))
x = tf.keras.layers.Dense(10)(inputs)
outputs = tf.keras.layers.Dense(1)(x)
model = tf.keras.Model(inputs, outputs)
model.add_metric(tf.keras.metrics.Mean()(x), name='metric_1')
```
 
Args:
  value: Metric tensor.
  name: String metric name.
  **kwargs: Additional keyword arguments for backward compatibility.
    Accepted values:
    `aggregation` - When the `value` tensor provided is not the result of
    calling a `keras.Metric` instance, it will be aggregated by default
    using a `keras.Metric.Mean`.
add_update(self, updates, inputs=None)
Add update op(s), potentially dependent on layer inputs. (deprecated arguments)
 
Warning: SOME ARGUMENTS ARE DEPRECATED: `(inputs)`. They will be removed in a future version.
Instructions for updating:
`inputs` is now automatically inferred
 
Weight updates (for instance, the updates of the moving mean and variance
in a BatchNormalization layer) may be dependent on the inputs passed
when calling a layer. Hence, when reusing the same layer on
different inputs `a` and `b`, some entries in `layer.updates` may be
dependent on `a` and some on `b`. This method automatically keeps track
of dependencies.
 
This call is ignored when eager execution is enabled (in that case, variable
updates are run on the fly and thus do not need to be tracked for later
execution).
 
Arguments:
  updates: Update op, or list/tuple of update ops, or zero-arg callable
    that returns an update op. A zero-arg callable should be passed in
    order to disable running the updates by setting `trainable=False`
    on this Layer, when executing in Eager mode.
  inputs: Deprecated, will be automatically inferred.
add_variable(self, *args, **kwargs)
Deprecated, do NOT use! Alias for `add_weight`. (deprecated)
 
Warning: THIS FUNCTION IS DEPRECATED. It will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Please use `layer.add_weight` method instead.
add_weight(self, name=None, shape=None, dtype=None, initializer=None, regularizer=None, trainable=None, constraint=None, partitioner=None, use_resource=None, synchronization=<VariableSynchronization.AUTO: 0>, aggregation=<VariableAggregation.NONE: 0>, **kwargs)
Adds a new variable to the layer.
 
Arguments:
  name: Variable name.
  shape: Variable shape. Defaults to scalar if unspecified.
  dtype: The type of the variable. Defaults to `self.dtype` or `float32`.
  initializer: Initializer instance (callable).
  regularizer: Regularizer instance (callable).
  trainable: Boolean, whether the variable should be part of the layer's
    "trainable_variables" (e.g. variables, biases)
    or "non_trainable_variables" (e.g. BatchNorm mean and variance).
    Note that `trainable` cannot be `True` if `synchronization`
    is set to `ON_READ`.
  constraint: Constraint instance (callable).
  partitioner: Partitioner to be passed to the `Trackable` API.
  use_resource: Whether to use `ResourceVariable`.
  synchronization: Indicates when a distributed a variable will be
    aggregated. Accepted values are constants defined in the class
    `tf.VariableSynchronization`. By default the synchronization is set to
    `AUTO` and the current `DistributionStrategy` chooses
    when to synchronize. If `synchronization` is set to `ON_READ`,
    `trainable` must not be set to `True`.
  aggregation: Indicates how a distributed variable will be aggregated.
    Accepted values are constants defined in the class
    `tf.VariableAggregation`.
  **kwargs: Additional keyword arguments. Accepted values are `getter`,
    `collections`, `experimental_autocast` and `caching_device`.
 
Returns:
  The created variable. Usually either a `Variable` or `ResourceVariable`
  instance. If `partitioner` is not `None`, a `PartitionedVariable`
  instance is returned.
 
Raises:
  RuntimeError: If called with partitioned variable regularization and
    eager execution is enabled.
  ValueError: When giving unsupported dtype and no initializer or when
    trainable has been set to True with synchronization set as `ON_READ`.
apply(self, inputs, *args, **kwargs)
Deprecated, do NOT use! (deprecated)
 
Warning: THIS FUNCTION IS DEPRECATED. It will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Please use `layer.__call__` method instead.
 
This is an alias of `self.__call__`.
 
Arguments:
  inputs: Input tensor(s).
  *args: additional positional arguments to be passed to `self.call`.
  **kwargs: additional keyword arguments to be passed to `self.call`.
 
Returns:
  Output tensor(s).
build(self, input_shape)
Creates the variables of the layer (optional, for subclass implementers).
 
This is a method that implementers of subclasses of `Layer` or `Model`
can override if they need a state-creation step in-between
layer instantiation and layer call.
 
This is typically used to create the weights of `Layer` subclasses.
 
Arguments:
  input_shape: Instance of `TensorShape`, or list of instances of
    `TensorShape` if the layer expects a list of inputs
    (one instance per input).
compute_mask(self, inputs, mask=None)
Computes an output mask tensor.
 
Arguments:
    inputs: Tensor or list of tensors.
    mask: Tensor or list of tensors.
 
Returns:
    None or a tensor (or list of tensors,
        one per output tensor of the layer).
compute_output_shape(self, input_shape)
Computes the output shape of the layer.
 
If the layer has not been built, this method will call `build` on the
layer. This assumes that the layer will later be used with inputs that
match the input shape provided here.
 
Arguments:
    input_shape: Shape tuple (tuple of integers)
        or list of shape tuples (one per output tensor of the layer).
        Shape tuples can include None for free dimensions,
        instead of an integer.
 
Returns:
    An input shape tuple.
compute_output_signature(self, input_signature)
Compute the output tensor signature of the layer based on the inputs.
 
Unlike a TensorShape object, a TensorSpec object contains both shape
and dtype information for a tensor. This method allows layers to provide
output dtype information if it is different from the input dtype.
For any layer that doesn't implement this function,
the framework will fall back to use `compute_output_shape`, and will
assume that the output dtype matches the input dtype.
 
Args:
  input_signature: Single TensorSpec or nested structure of TensorSpec
    objects, describing a candidate input for the layer.
 
Returns:
  Single TensorSpec or nested structure of TensorSpec objects, describing
    how the layer would transform the provided input.
 
Raises:
  TypeError: If input_signature contains a non-TensorSpec object.
count_params(self)
Count the total number of scalars composing the weights.
 
Returns:
    An integer count.
 
Raises:
    ValueError: if the layer isn't yet built
      (in which case its weights aren't yet defined).
get_config(self)
Returns the config of the layer.
 
A layer config is a Python dictionary (serializable)
containing the configuration of a layer.
The same layer can be reinstantiated later
(without its trained weights) from this configuration.
 
The config of a layer does not include connectivity
information, nor the layer class name. These are handled
by `Network` (one layer of abstraction above).
 
Returns:
    Python dictionary.
get_input_at(self, node_index)
Retrieves the input tensor(s) of a layer at a given node.
 
Arguments:
    node_index: Integer, index of the node
        from which to retrieve the attribute.
        E.g. `node_index=0` will correspond to the
        first time the layer was called.
 
Returns:
    A tensor (or list of tensors if the layer has multiple inputs).
 
Raises:
  RuntimeError: If called in Eager mode.
get_input_mask_at(self, node_index)
Retrieves the input mask tensor(s) of a layer at a given node.
 
Arguments:
    node_index: Integer, index of the node
        from which to retrieve the attribute.
        E.g. `node_index=0` will correspond to the
        first time the layer was called.
 
Returns:
    A mask tensor
    (or list of tensors if the layer has multiple inputs).
get_input_shape_at(self, node_index)
Retrieves the input shape(s) of a layer at a given node.
 
Arguments:
    node_index: Integer, index of the node
        from which to retrieve the attribute.
        E.g. `node_index=0` will correspond to the
        first time the layer was called.
 
Returns:
    A shape tuple
    (or list of shape tuples if the layer has multiple inputs).
 
Raises:
  RuntimeError: If called in Eager mode.
get_losses_for(self, inputs)
Deprecated, do NOT use! (deprecated)
 
Warning: THIS FUNCTION IS DEPRECATED. It will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Please use `layer.losses` instead.
 
Retrieves losses relevant to a specific set of inputs.
 
Arguments:
  inputs: Input tensor or list/tuple of input tensors.
 
Returns:
  List of loss tensors of the layer that depend on `inputs`.
get_output_at(self, node_index)
Retrieves the output tensor(s) of a layer at a given node.
 
Arguments:
    node_index: Integer, index of the node
        from which to retrieve the attribute.
        E.g. `node_index=0` will correspond to the
        first time the layer was called.
 
Returns:
    A tensor (or list of tensors if the layer has multiple outputs).
 
Raises:
  RuntimeError: If called in Eager mode.
get_output_mask_at(self, node_index)
Retrieves the output mask tensor(s) of a layer at a given node.
 
Arguments:
    node_index: Integer, index of the node
        from which to retrieve the attribute.
        E.g. `node_index=0` will correspond to the
        first time the layer was called.
 
Returns:
    A mask tensor
    (or list of tensors if the layer has multiple outputs).
get_output_shape_at(self, node_index)
Retrieves the output shape(s) of a layer at a given node.
 
Arguments:
    node_index: Integer, index of the node
        from which to retrieve the attribute.
        E.g. `node_index=0` will correspond to the
        first time the layer was called.
 
Returns:
    A shape tuple
    (or list of shape tuples if the layer has multiple outputs).
 
Raises:
  RuntimeError: If called in Eager mode.
get_updates_for(self, inputs)
Deprecated, do NOT use! (deprecated)
 
Warning: THIS FUNCTION IS DEPRECATED. It will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Please use `layer.updates` instead.
 
Retrieves updates relevant to a specific set of inputs.
 
Arguments:
  inputs: Input tensor or list/tuple of input tensors.
 
Returns:
  List of update ops of the layer that depend on `inputs`.
get_weights(self)
Returns the current weights of the layer.
 
The weights of a layer represent the state of the layer. This function
returns both trainable and non-trainable weight values associated with this
layer as a list of Numpy arrays, which can in turn be used to load state
into similarly parameterized layers.
 
For example, a Dense layer returns a list of two values-- per-output
weights and the bias value. These can be used to set the weights of another
Dense layer:
 
>>> a = tf.keras.layers.Dense(1,
...   kernel_initializer=tf.constant_initializer(1.))
>>> a_out = a(tf.convert_to_tensor([[1., 2., 3.]]))
>>> a.get_weights()
[array([[1.],
       [1.],
       [1.]], dtype=float32), array([0.], dtype=float32)]
>>> b = tf.keras.layers.Dense(1,
...   kernel_initializer=tf.constant_initializer(2.))
>>> b_out = b(tf.convert_to_tensor([[10., 20., 30.]]))
>>> b.get_weights()
[array([[2.],
       [2.],
       [2.]], dtype=float32), array([0.], dtype=float32)]
>>> b.set_weights(a.get_weights())
>>> b.get_weights()
[array([[1.],
       [1.],
       [1.]], dtype=float32), array([0.], dtype=float32)]
 
Returns:
    Weights values as a list of numpy arrays.
set_weights(self, weights)
Sets the weights of the layer, from Numpy arrays.
 
The weights of a layer represent the state of the layer. This function
sets the weight values from numpy arrays. The weight values should be
passed in the order they are created by the layer. Note that the layer's
weights must be instantiated before calling this function by calling
the layer.
 
For example, a Dense layer returns a list of two values-- per-output
weights and the bias value. These can be used to set the weights of another
Dense layer:
 
>>> a = tf.keras.layers.Dense(1,
...   kernel_initializer=tf.constant_initializer(1.))
>>> a_out = a(tf.convert_to_tensor([[1., 2., 3.]]))
>>> a.get_weights()
[array([[1.],
       [1.],
       [1.]], dtype=float32), array([0.], dtype=float32)]
>>> b = tf.keras.layers.Dense(1,
...   kernel_initializer=tf.constant_initializer(2.))
>>> b_out = b(tf.convert_to_tensor([[10., 20., 30.]]))
>>> b.get_weights()
[array([[2.],
       [2.],
       [2.]], dtype=float32), array([0.], dtype=float32)]
>>> b.set_weights(a.get_weights())
>>> b.get_weights()
[array([[1.],
       [1.],
       [1.]], dtype=float32), array([0.], dtype=float32)]
 
Arguments:
    weights: a list of Numpy arrays. The number
        of arrays and their shape must match
        number of the dimensions of the weights
        of the layer (i.e. it should match the
        output of `get_weights`).
 
Raises:
    ValueError: If the provided weights list does not match the
        layer's specifications.

Class methods inherited from tensorflow.python.keras.engine.base_layer.Layer:
from_config(config) from tf_agents.networks.network._NetworkMeta
Creates a layer from its config.
 
This method is the reverse of `get_config`,
capable of instantiating the same layer from the config
dictionary. It does not handle layer connectivity
(handled by Network), nor weights (handled by `set_weights`).
 
Arguments:
    config: A Python dictionary, typically the
        output of get_config.
 
Returns:
    A layer instance.

Data descriptors inherited from tensorflow.python.keras.engine.base_layer.Layer:
activity_regularizer
Optional regularizer function for the output of this layer.
dtype
Dtype used by the weights of the layer, set in the constructor.
dynamic
Whether the layer is dynamic (eager-only); set in the constructor.
inbound_nodes
Deprecated, do NOT use! Only for compatibility with external Keras.
input
Retrieves the input tensor(s) of a layer.
 
Only applicable if the layer has exactly one input,
i.e. if it is connected to one incoming layer.
 
Returns:
    Input tensor or list of input tensors.
 
Raises:
  RuntimeError: If called in Eager mode.
  AttributeError: If no inbound nodes are found.
input_mask
Retrieves the input mask tensor(s) of a layer.
 
Only applicable if the layer has exactly one inbound node,
i.e. if it is connected to one incoming layer.
 
Returns:
    Input mask tensor (potentially None) or list of input
    mask tensors.
 
Raises:
    AttributeError: if the layer is connected to
    more than one incoming layers.
input_shape
Retrieves the input shape(s) of a layer.
 
Only applicable if the layer has exactly one input,
i.e. if it is connected to one incoming layer, or if all inputs
have the same shape.
 
Returns:
    Input shape, as an integer shape tuple
    (or list of shape tuples, one tuple per input tensor).
 
Raises:
    AttributeError: if the layer has no defined input_shape.
    RuntimeError: if called in Eager mode.
input_spec
`InputSpec` instance(s) describing the input format for this layer.
 
When you create a layer subclass, you can set `self.input_spec` to enable
the layer to run input compatibility checks when it is called.
Consider a `Conv2D` layer: it can only be called on a single input tensor
of rank 4. As such, you can set, in `__init__()`:
 
```python
self.input_spec = tf.keras.layers.InputSpec(ndim=4)
```
 
Now, if you try to call the layer on an input that isn't rank 4
(for instance, an input of shape `(2,)`, it will raise a nicely-formatted
error:
 
```
ValueError: Input 0 of layer conv2d is incompatible with the layer:
expected ndim=4, found ndim=1. Full shape received: [2]
```
 
Input checks that can be specified via `input_spec` include:
- Structure (e.g. a single input, a list of 2 inputs, etc)
- Shape
- Rank (ndim)
- Dtype
 
For more information, see `tf.keras.layers.InputSpec`.
 
Returns:
  A `tf.keras.layers.InputSpec` instance, or nested structure thereof.
losses
List of losses added using the `add_loss()` API.
 
Variable regularization tensors are created when this property is accessed,
so it is eager safe: accessing `losses` under a `tf.GradientTape` will
propagate gradients back to the corresponding variables.
 
Examples:
 
>>> class MyLayer(tf.keras.layers.Layer):
...   def call(self, inputs):
...     self.add_loss(tf.abs(tf.reduce_mean(inputs)))
...     return inputs
>>> l = MyLayer()
>>> l(np.ones((10, 1)))
>>> l.losses
[1.0]
 
>>> inputs = tf.keras.Input(shape=(10,))
>>> x = tf.keras.layers.Dense(10)(inputs)
>>> outputs = tf.keras.layers.Dense(1)(x)
>>> model = tf.keras.Model(inputs, outputs)
>>> # Activity regularization.
>>> model.add_loss(tf.abs(tf.reduce_mean(x)))
>>> model.losses
[<tf.Tensor 'Abs:0' shape=() dtype=float32>]
 
>>> inputs = tf.keras.Input(shape=(10,))
>>> d = tf.keras.layers.Dense(10, kernel_initializer='ones')
>>> x = d(inputs)
>>> outputs = tf.keras.layers.Dense(1)(x)
>>> model = tf.keras.Model(inputs, outputs)
>>> # Weight regularization.
>>> model.add_loss(lambda: tf.reduce_mean(d.kernel))
>>> model.losses
[<tf.Tensor: shape=(), dtype=float32, numpy=1.0>]
 
Returns:
  A list of tensors.
metrics
List of metrics added using the `add_metric()` API.
 
Example:
 
>>> input = tf.keras.layers.Input(shape=(3,))
>>> d = tf.keras.layers.Dense(2)
>>> output = d(input)
>>> d.add_metric(tf.reduce_max(output), name='max')
>>> d.add_metric(tf.reduce_min(output), name='min')
>>> [m.name for m in d.metrics]
['max', 'min']
 
Returns:
  A list of tensors.
name
Name of the layer (string), set in the constructor.
non_trainable_variables
non_trainable_weights
List of all non-trainable weights tracked by this layer.
 
Non-trainable weights are *not* updated during training. They are expected
to be updated manually in `call()`.
 
Returns:
  A list of non-trainable variables.
outbound_nodes
Deprecated, do NOT use! Only for compatibility with external Keras.
output
Retrieves the output tensor(s) of a layer.
 
Only applicable if the layer has exactly one output,
i.e. if it is connected to one incoming layer.
 
Returns:
  Output tensor or list of output tensors.
 
Raises:
  AttributeError: if the layer is connected to more than one incoming
    layers.
  RuntimeError: if called in Eager mode.
output_mask
Retrieves the output mask tensor(s) of a layer.
 
Only applicable if the layer has exactly one inbound node,
i.e. if it is connected to one incoming layer.
 
Returns:
    Output mask tensor (potentially None) or list of output
    mask tensors.
 
Raises:
    AttributeError: if the layer is connected to
    more than one incoming layers.
output_shape
Retrieves the output shape(s) of a layer.
 
Only applicable if the layer has one output,
or if all outputs have the same shape.
 
Returns:
    Output shape, as an integer shape tuple
    (or list of shape tuples, one tuple per output tensor).
 
Raises:
    AttributeError: if the layer has no defined output shape.
    RuntimeError: if called in Eager mode.
stateful
supports_masking
Whether this layer supports computing a mask using `compute_mask`.
trainable
trainable_weights
List of all trainable weights tracked by this layer.
 
Trainable weights are updated via gradient descent during training.
 
Returns:
  A list of trainable variables.
updates
DEPRECATED FUNCTION
 
Warning: THIS FUNCTION IS DEPRECATED. It will be removed in a future version.
Instructions for updating:
This property should not be used in TensorFlow 2.0, as updates are applied automatically.
weights
Returns the list of all layer variables/weights.
 
Returns:
  A list of variables.

Class methods inherited from tensorflow.python.module.module.Module:
with_name_scope(method) from tf_agents.networks.network._NetworkMeta
Decorator to automatically enter the module name scope.
 
>>> class MyModule(tf.Module):
...   @tf.Module.with_name_scope
...   def __call__(self, x):
...     if not hasattr(self, 'w'):
...       self.w = tf.Variable(tf.random.normal([x.shape[1], 3]))
...     return tf.matmul(x, self.w)
 
Using the above module would produce `tf.Variable`s and `tf.Tensor`s whose
names included the module name:
 
>>> mod = MyModule()
>>> mod(tf.ones([1, 2]))
<tf.Tensor: shape=(1, 3), dtype=float32, numpy=..., dtype=float32)>
>>> mod.w
<tf.Variable 'my_module/Variable:0' shape=(2, 3) dtype=float32,
numpy=..., dtype=float32)>
 
Args:
  method: The method to wrap.
 
Returns:
  The original method wrapped such that it enters the module's name scope.

Data descriptors inherited from tensorflow.python.module.module.Module:
name_scope
Returns a `tf.name_scope` instance for this class.
submodules
Sequence of all sub-modules.
 
Submodules are modules which are properties of this module, or found as
properties of modules which are properties of this module (and so on).
 
>>> a = tf.Module()
>>> b = tf.Module()
>>> c = tf.Module()
>>> a.b = b
>>> b.c = c
>>> list(a.submodules) == [b, c]
True
>>> list(b.submodules) == [c]
True
>>> list(c.submodules) == []
True
 
Returns:
  A sequence of all submodules.

Data descriptors inherited from tensorflow.python.training.tracking.base.Trackable:
__dict__
dictionary for instance variables (if defined)
__weakref__
list of weak references to the object (if defined)

Static methods inherited from tensorflow.python.keras.utils.version_utils.LayerVersionSelector:
__new__(cls, *args, **kwargs)
Create and return a new object.  See help(type) for accurate signature.

 
class CompositeNetwork(tf_agents.networks.network.Network)
    CompositeNetwork(*args, **kwargs)
 
A class used to represent networks used by TF-Agents policies and agents.
 
The main differences between a TF-Agents Network and a Keras Layer include:
networks keep track of their underlying layers, explicitly represent RNN-like
state in inputs and outputs, and simplify variable creation and clone
operations.
 
When calling a network `net`, typically one passes data through it via:
 
```python
outputs, next_state = net(observation, network_state=...)
outputs, next_state = net(observation, step_type=..., network_state=...)
outputs, next_state = net(observation)  # net.call must fill an empty state
outputs, next_state = net(observation, step_type=...)
outputs, next_state = net(
    observation, step_type=..., network_state=..., learning=...)
```
 
etc.
 
To force construction of a network's variables:
```python
net.create_variables()
net.create_variables(input_tensor_spec=...)  # To provide an input spec
net.create_variables(training=True)  # Provide extra kwargs
net.create_variables(input_tensor_spec, training=True)
```
 
To create a copy of the network:
```python
cloned_net = net.copy()
cloned_net.variables  # Raises ValueError: cloned net does not share weights.
cloned_net.create_variables(...)
cloned_net.variables  # Now new variables have been created.
```
 
 
Method resolution order:
CompositeNetwork
tf_agents.networks.network.Network
tensorflow.python.keras.engine.base_layer.Layer
tensorflow.python.module.module.Module
tensorflow.python.training.tracking.tracking.AutoTrackable
tensorflow.python.training.tracking.base.Trackable
tensorflow.python.keras.utils.version_utils.LayerVersionSelector
builtins.object

Methods defined here:
__init__(self, input_tensor_spec, output_layer_params=1, fc_layer_params=(75, 40), dropout_layer_params=None, activation_fn=<function relu at 0x000001DBE1C6B5E8>, kernel_initializer=None, batch_squash=True, dtype=tf.float32, name='CompositeNetwork')
call(self, observation, step_type=None, network_state=(), training=False)
This is where the layer's logic lives.
 
Note here that `call()` method in `tf.keras` is little bit different
from `keras` API. In `keras` API, you can pass support masking for
layers as additional arguments. Whereas `tf.keras` has `compute_mask()`
method to support masking.
 
Arguments:
    inputs: Input tensor, or list/tuple of input tensors.
    **kwargs: Additional keyword arguments. Currently unused.
 
Returns:
    A tensor or list/tuple of tensors.
create_variables(self, input_tensor_spec=None, **kwargs)
Force creation of the network's variables.
 
Return output specs.
 
Args:
  input_tensor_spec: (Optional).  Override or provide an input tensor spec
    when creating variables.
  **kwargs: Other arguments to `network.call()`, e.g. `training=True`.
 
Returns:
  Output specs - a nested spec calculated from the outputs (excluding any
  batch dimensions).  If any of the output elements is a tfp `Distribution`,
  the associated spec entry returned is `None`.
 
Raises:
  ValueError: If no `input_tensor_spec` is provided, and the network did
    not provide one during construction.
set_shared_network(self, shared_network)

Data and other attributes defined here:
__abstractmethods__ = frozenset()

Methods inherited from tf_agents.networks.network.Network:
__call__(self, inputs, *args, **kwargs)
A wrapper around `Network.call`.
 
A typical `call` method in a class subclassing `Network` will have a
signature that accepts `inputs`, as well as other `*args` and `**kwargs`.
`call` can optionally also accept `step_type` and `network_state`
(if `state_spec != ()` is not trivial).  e.g.:
 
```python
def call(self,
         inputs,
         step_type=None,
         network_state=(),
         training=False):
    ...
    return outputs, new_network_state
```
 
We will validate the first argument (`inputs`)
against `self.input_tensor_spec` if one is available.
 
If a `network_state` kwarg is given it is also validated against
`self.state_spec`.  Similarly, the return value of the `call` method is
expected to be a tuple/list with 2 values:  `(output, new_state)`.
We validate `new_state` against `self.state_spec`.
 
If no `network_state` kwarg is given (or if empty `network_state = ()` is
given, it is up to `call` to assume a proper "empty" state, and to
emit an appropriate `output_state`.
 
Args:
  inputs: The input to `self.call`, matching `self.input_tensor_spec`.
  *args: Additional arguments to `self.call`.
  **kwargs: Additional keyword arguments to `self.call`.
    These can include `network_state` and `step_type`.  `step_type` is
    required if the network's `call` requires it. `network_state` is
    required if the underlying network's `call` requires it.
 
Returns:
  A tuple `(outputs, new_network_state)`.
copy(self, **kwargs)
Create a shallow copy of this network.
 
**NOTE** Network layer weights are *never* copied.  This method recreates
the `Network` instance with the same arguments it was initialized with
(excepting any new kwargs).
 
Args:
  **kwargs: Args to override when recreating this network.  Commonly
    overridden args include 'name'.
 
Returns:
  A shallow copy of this network.
get_initial_state(self, batch_size=None)
Returns an initial state usable by the network.
 
Args:
  batch_size: Tensor or constant: size of the batch dimension. Can be None
    in which case not dimensions gets added.
 
Returns:
  A nested object of type `self.state_spec` containing properly
  initialized Tensors.
get_layer(self, name=None, index=None)
Retrieves a layer based on either its name (unique) or index.
 
If `name` and `index` are both provided, `index` will take precedence.
Indices are based on order of horizontal graph traversal (bottom-up).
 
Arguments:
    name: String, name of layer.
    index: Integer, index of layer.
 
Returns:
    A layer instance.
 
Raises:
    ValueError: In case of invalid layer name or index.
summary(self, line_length=None, positions=None, print_fn=None)
Prints a string summary of the network.
 
Args:
    line_length: Total length of printed lines
        (e.g. set this to adapt the display to different
        terminal window sizes).
    positions: Relative or absolute positions of log elements
        in each line. If not provided,
        defaults to `[.33, .55, .67, 1.]`.
    print_fn: Print function to use. Defaults to `print`.
        It will be called on each line of the summary.
        You can set it to a custom function
        in order to capture the string summary.
 
Raises:
    ValueError: if `summary()` is called before the model is built.

Data descriptors inherited from tf_agents.networks.network.Network:
input_tensor_spec
Returns the spec of the input to the network of type InputSpec.
layers
Get the list of all (nested) sub-layers used in this Network.
state_spec
trainable_variables
variables

Methods inherited from tensorflow.python.keras.engine.base_layer.Layer:
__delattr__(self, name)
Implement delattr(self, name).
__getstate__(self)
__setattr__(self, name, value)
Support self.foo = trackable syntax.
__setstate__(self, state)
add_loss(self, losses, **kwargs)
Add loss tensor(s), potentially dependent on layer inputs.
 
Some losses (for instance, activity regularization losses) may be dependent
on the inputs passed when calling a layer. Hence, when reusing the same
layer on different inputs `a` and `b`, some entries in `layer.losses` may
be dependent on `a` and some on `b`. This method automatically keeps track
of dependencies.
 
This method can be used inside a subclassed layer or model's `call`
function, in which case `losses` should be a Tensor or list of Tensors.
 
Example:
 
```python
class MyLayer(tf.keras.layers.Layer):
  def call(self, inputs):
    self.add_loss(tf.abs(tf.reduce_mean(inputs)))
    return inputs
```
 
This method can also be called directly on a Functional Model during
construction. In this case, any loss Tensors passed to this Model must
be symbolic and be able to be traced back to the model's `Input`s. These
losses become part of the model's topology and are tracked in `get_config`.
 
Example:
 
```python
inputs = tf.keras.Input(shape=(10,))
x = tf.keras.layers.Dense(10)(inputs)
outputs = tf.keras.layers.Dense(1)(x)
model = tf.keras.Model(inputs, outputs)
# Activity regularization.
model.add_loss(tf.abs(tf.reduce_mean(x)))
```
 
If this is not the case for your loss (if, for example, your loss references
a `Variable` of one of the model's layers), you can wrap your loss in a
zero-argument lambda. These losses are not tracked as part of the model's
topology since they can't be serialized.
 
Example:
 
```python
inputs = tf.keras.Input(shape=(10,))
d = tf.keras.layers.Dense(10)
x = d(inputs)
outputs = tf.keras.layers.Dense(1)(x)
model = tf.keras.Model(inputs, outputs)
# Weight regularization.
model.add_loss(lambda: tf.reduce_mean(d.kernel))
```
 
Arguments:
  losses: Loss tensor, or list/tuple of tensors. Rather than tensors, losses
    may also be zero-argument callables which create a loss tensor.
  **kwargs: Additional keyword arguments for backward compatibility.
    Accepted values:
      inputs - Deprecated, will be automatically inferred.
add_metric(self, value, name=None, **kwargs)
Adds metric tensor to the layer.
 
This method can be used inside the `call()` method of a subclassed layer
or model.
 
```python
class MyMetricLayer(tf.keras.layers.Layer):
  def __init__(self):
    super(MyMetricLayer, self).__init__(name='my_metric_layer')
    self.mean = metrics_module.Mean(name='metric_1')
 
  def call(self, inputs):
    self.add_metric(self.mean(x))
    self.add_metric(math_ops.reduce_sum(x), name='metric_2')
    return inputs
```
 
This method can also be called directly on a Functional Model during
construction. In this case, any tensor passed to this Model must
be symbolic and be able to be traced back to the model's `Input`s. These
metrics become part of the model's topology and are tracked when you
save the model via `save()`.
 
```python
inputs = tf.keras.Input(shape=(10,))
x = tf.keras.layers.Dense(10)(inputs)
outputs = tf.keras.layers.Dense(1)(x)
model = tf.keras.Model(inputs, outputs)
model.add_metric(math_ops.reduce_sum(x), name='metric_1')
```
 
Note: Calling `add_metric()` with the result of a metric object on a
Functional Model, as shown in the example below, is not supported. This is
because we cannot trace the metric result tensor back to the model's inputs.
 
```python
inputs = tf.keras.Input(shape=(10,))
x = tf.keras.layers.Dense(10)(inputs)
outputs = tf.keras.layers.Dense(1)(x)
model = tf.keras.Model(inputs, outputs)
model.add_metric(tf.keras.metrics.Mean()(x), name='metric_1')
```
 
Args:
  value: Metric tensor.
  name: String metric name.
  **kwargs: Additional keyword arguments for backward compatibility.
    Accepted values:
    `aggregation` - When the `value` tensor provided is not the result of
    calling a `keras.Metric` instance, it will be aggregated by default
    using a `keras.Metric.Mean`.
add_update(self, updates, inputs=None)
Add update op(s), potentially dependent on layer inputs. (deprecated arguments)
 
Warning: SOME ARGUMENTS ARE DEPRECATED: `(inputs)`. They will be removed in a future version.
Instructions for updating:
`inputs` is now automatically inferred
 
Weight updates (for instance, the updates of the moving mean and variance
in a BatchNormalization layer) may be dependent on the inputs passed
when calling a layer. Hence, when reusing the same layer on
different inputs `a` and `b`, some entries in `layer.updates` may be
dependent on `a` and some on `b`. This method automatically keeps track
of dependencies.
 
This call is ignored when eager execution is enabled (in that case, variable
updates are run on the fly and thus do not need to be tracked for later
execution).
 
Arguments:
  updates: Update op, or list/tuple of update ops, or zero-arg callable
    that returns an update op. A zero-arg callable should be passed in
    order to disable running the updates by setting `trainable=False`
    on this Layer, when executing in Eager mode.
  inputs: Deprecated, will be automatically inferred.
add_variable(self, *args, **kwargs)
Deprecated, do NOT use! Alias for `add_weight`. (deprecated)
 
Warning: THIS FUNCTION IS DEPRECATED. It will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Please use `layer.add_weight` method instead.
add_weight(self, name=None, shape=None, dtype=None, initializer=None, regularizer=None, trainable=None, constraint=None, partitioner=None, use_resource=None, synchronization=<VariableSynchronization.AUTO: 0>, aggregation=<VariableAggregation.NONE: 0>, **kwargs)
Adds a new variable to the layer.
 
Arguments:
  name: Variable name.
  shape: Variable shape. Defaults to scalar if unspecified.
  dtype: The type of the variable. Defaults to `self.dtype` or `float32`.
  initializer: Initializer instance (callable).
  regularizer: Regularizer instance (callable).
  trainable: Boolean, whether the variable should be part of the layer's
    "trainable_variables" (e.g. variables, biases)
    or "non_trainable_variables" (e.g. BatchNorm mean and variance).
    Note that `trainable` cannot be `True` if `synchronization`
    is set to `ON_READ`.
  constraint: Constraint instance (callable).
  partitioner: Partitioner to be passed to the `Trackable` API.
  use_resource: Whether to use `ResourceVariable`.
  synchronization: Indicates when a distributed a variable will be
    aggregated. Accepted values are constants defined in the class
    `tf.VariableSynchronization`. By default the synchronization is set to
    `AUTO` and the current `DistributionStrategy` chooses
    when to synchronize. If `synchronization` is set to `ON_READ`,
    `trainable` must not be set to `True`.
  aggregation: Indicates how a distributed variable will be aggregated.
    Accepted values are constants defined in the class
    `tf.VariableAggregation`.
  **kwargs: Additional keyword arguments. Accepted values are `getter`,
    `collections`, `experimental_autocast` and `caching_device`.
 
Returns:
  The created variable. Usually either a `Variable` or `ResourceVariable`
  instance. If `partitioner` is not `None`, a `PartitionedVariable`
  instance is returned.
 
Raises:
  RuntimeError: If called with partitioned variable regularization and
    eager execution is enabled.
  ValueError: When giving unsupported dtype and no initializer or when
    trainable has been set to True with synchronization set as `ON_READ`.
apply(self, inputs, *args, **kwargs)
Deprecated, do NOT use! (deprecated)
 
Warning: THIS FUNCTION IS DEPRECATED. It will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Please use `layer.__call__` method instead.
 
This is an alias of `self.__call__`.
 
Arguments:
  inputs: Input tensor(s).
  *args: additional positional arguments to be passed to `self.call`.
  **kwargs: additional keyword arguments to be passed to `self.call`.
 
Returns:
  Output tensor(s).
build(self, input_shape)
Creates the variables of the layer (optional, for subclass implementers).
 
This is a method that implementers of subclasses of `Layer` or `Model`
can override if they need a state-creation step in-between
layer instantiation and layer call.
 
This is typically used to create the weights of `Layer` subclasses.
 
Arguments:
  input_shape: Instance of `TensorShape`, or list of instances of
    `TensorShape` if the layer expects a list of inputs
    (one instance per input).
compute_mask(self, inputs, mask=None)
Computes an output mask tensor.
 
Arguments:
    inputs: Tensor or list of tensors.
    mask: Tensor or list of tensors.
 
Returns:
    None or a tensor (or list of tensors,
        one per output tensor of the layer).
compute_output_shape(self, input_shape)
Computes the output shape of the layer.
 
If the layer has not been built, this method will call `build` on the
layer. This assumes that the layer will later be used with inputs that
match the input shape provided here.
 
Arguments:
    input_shape: Shape tuple (tuple of integers)
        or list of shape tuples (one per output tensor of the layer).
        Shape tuples can include None for free dimensions,
        instead of an integer.
 
Returns:
    An input shape tuple.
compute_output_signature(self, input_signature)
Compute the output tensor signature of the layer based on the inputs.
 
Unlike a TensorShape object, a TensorSpec object contains both shape
and dtype information for a tensor. This method allows layers to provide
output dtype information if it is different from the input dtype.
For any layer that doesn't implement this function,
the framework will fall back to use `compute_output_shape`, and will
assume that the output dtype matches the input dtype.
 
Args:
  input_signature: Single TensorSpec or nested structure of TensorSpec
    objects, describing a candidate input for the layer.
 
Returns:
  Single TensorSpec or nested structure of TensorSpec objects, describing
    how the layer would transform the provided input.
 
Raises:
  TypeError: If input_signature contains a non-TensorSpec object.
count_params(self)
Count the total number of scalars composing the weights.
 
Returns:
    An integer count.
 
Raises:
    ValueError: if the layer isn't yet built
      (in which case its weights aren't yet defined).
get_config(self)
Returns the config of the layer.
 
A layer config is a Python dictionary (serializable)
containing the configuration of a layer.
The same layer can be reinstantiated later
(without its trained weights) from this configuration.
 
The config of a layer does not include connectivity
information, nor the layer class name. These are handled
by `Network` (one layer of abstraction above).
 
Returns:
    Python dictionary.
get_input_at(self, node_index)
Retrieves the input tensor(s) of a layer at a given node.
 
Arguments:
    node_index: Integer, index of the node
        from which to retrieve the attribute.
        E.g. `node_index=0` will correspond to the
        first time the layer was called.
 
Returns:
    A tensor (or list of tensors if the layer has multiple inputs).
 
Raises:
  RuntimeError: If called in Eager mode.
get_input_mask_at(self, node_index)
Retrieves the input mask tensor(s) of a layer at a given node.
 
Arguments:
    node_index: Integer, index of the node
        from which to retrieve the attribute.
        E.g. `node_index=0` will correspond to the
        first time the layer was called.
 
Returns:
    A mask tensor
    (or list of tensors if the layer has multiple inputs).
get_input_shape_at(self, node_index)
Retrieves the input shape(s) of a layer at a given node.
 
Arguments:
    node_index: Integer, index of the node
        from which to retrieve the attribute.
        E.g. `node_index=0` will correspond to the
        first time the layer was called.
 
Returns:
    A shape tuple
    (or list of shape tuples if the layer has multiple inputs).
 
Raises:
  RuntimeError: If called in Eager mode.
get_losses_for(self, inputs)
Deprecated, do NOT use! (deprecated)
 
Warning: THIS FUNCTION IS DEPRECATED. It will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Please use `layer.losses` instead.
 
Retrieves losses relevant to a specific set of inputs.
 
Arguments:
  inputs: Input tensor or list/tuple of input tensors.
 
Returns:
  List of loss tensors of the layer that depend on `inputs`.
get_output_at(self, node_index)
Retrieves the output tensor(s) of a layer at a given node.
 
Arguments:
    node_index: Integer, index of the node
        from which to retrieve the attribute.
        E.g. `node_index=0` will correspond to the
        first time the layer was called.
 
Returns:
    A tensor (or list of tensors if the layer has multiple outputs).
 
Raises:
  RuntimeError: If called in Eager mode.
get_output_mask_at(self, node_index)
Retrieves the output mask tensor(s) of a layer at a given node.
 
Arguments:
    node_index: Integer, index of the node
        from which to retrieve the attribute.
        E.g. `node_index=0` will correspond to the
        first time the layer was called.
 
Returns:
    A mask tensor
    (or list of tensors if the layer has multiple outputs).
get_output_shape_at(self, node_index)
Retrieves the output shape(s) of a layer at a given node.
 
Arguments:
    node_index: Integer, index of the node
        from which to retrieve the attribute.
        E.g. `node_index=0` will correspond to the
        first time the layer was called.
 
Returns:
    A shape tuple
    (or list of shape tuples if the layer has multiple outputs).
 
Raises:
  RuntimeError: If called in Eager mode.
get_updates_for(self, inputs)
Deprecated, do NOT use! (deprecated)
 
Warning: THIS FUNCTION IS DEPRECATED. It will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Please use `layer.updates` instead.
 
Retrieves updates relevant to a specific set of inputs.
 
Arguments:
  inputs: Input tensor or list/tuple of input tensors.
 
Returns:
  List of update ops of the layer that depend on `inputs`.
get_weights(self)
Returns the current weights of the layer.
 
The weights of a layer represent the state of the layer. This function
returns both trainable and non-trainable weight values associated with this
layer as a list of Numpy arrays, which can in turn be used to load state
into similarly parameterized layers.
 
For example, a Dense layer returns a list of two values-- per-output
weights and the bias value. These can be used to set the weights of another
Dense layer:
 
>>> a = tf.keras.layers.Dense(1,
...   kernel_initializer=tf.constant_initializer(1.))
>>> a_out = a(tf.convert_to_tensor([[1., 2., 3.]]))
>>> a.get_weights()
[array([[1.],
       [1.],
       [1.]], dtype=float32), array([0.], dtype=float32)]
>>> b = tf.keras.layers.Dense(1,
...   kernel_initializer=tf.constant_initializer(2.))
>>> b_out = b(tf.convert_to_tensor([[10., 20., 30.]]))
>>> b.get_weights()
[array([[2.],
       [2.],
       [2.]], dtype=float32), array([0.], dtype=float32)]
>>> b.set_weights(a.get_weights())
>>> b.get_weights()
[array([[1.],
       [1.],
       [1.]], dtype=float32), array([0.], dtype=float32)]
 
Returns:
    Weights values as a list of numpy arrays.
set_weights(self, weights)
Sets the weights of the layer, from Numpy arrays.
 
The weights of a layer represent the state of the layer. This function
sets the weight values from numpy arrays. The weight values should be
passed in the order they are created by the layer. Note that the layer's
weights must be instantiated before calling this function by calling
the layer.
 
For example, a Dense layer returns a list of two values-- per-output
weights and the bias value. These can be used to set the weights of another
Dense layer:
 
>>> a = tf.keras.layers.Dense(1,
...   kernel_initializer=tf.constant_initializer(1.))
>>> a_out = a(tf.convert_to_tensor([[1., 2., 3.]]))
>>> a.get_weights()
[array([[1.],
       [1.],
       [1.]], dtype=float32), array([0.], dtype=float32)]
>>> b = tf.keras.layers.Dense(1,
...   kernel_initializer=tf.constant_initializer(2.))
>>> b_out = b(tf.convert_to_tensor([[10., 20., 30.]]))
>>> b.get_weights()
[array([[2.],
       [2.],
       [2.]], dtype=float32), array([0.], dtype=float32)]
>>> b.set_weights(a.get_weights())
>>> b.get_weights()
[array([[1.],
       [1.],
       [1.]], dtype=float32), array([0.], dtype=float32)]
 
Arguments:
    weights: a list of Numpy arrays. The number
        of arrays and their shape must match
        number of the dimensions of the weights
        of the layer (i.e. it should match the
        output of `get_weights`).
 
Raises:
    ValueError: If the provided weights list does not match the
        layer's specifications.

Class methods inherited from tensorflow.python.keras.engine.base_layer.Layer:
from_config(config) from tf_agents.networks.network._NetworkMeta
Creates a layer from its config.
 
This method is the reverse of `get_config`,
capable of instantiating the same layer from the config
dictionary. It does not handle layer connectivity
(handled by Network), nor weights (handled by `set_weights`).
 
Arguments:
    config: A Python dictionary, typically the
        output of get_config.
 
Returns:
    A layer instance.

Data descriptors inherited from tensorflow.python.keras.engine.base_layer.Layer:
activity_regularizer
Optional regularizer function for the output of this layer.
dtype
Dtype used by the weights of the layer, set in the constructor.
dynamic
Whether the layer is dynamic (eager-only); set in the constructor.
inbound_nodes
Deprecated, do NOT use! Only for compatibility with external Keras.
input
Retrieves the input tensor(s) of a layer.
 
Only applicable if the layer has exactly one input,
i.e. if it is connected to one incoming layer.
 
Returns:
    Input tensor or list of input tensors.
 
Raises:
  RuntimeError: If called in Eager mode.
  AttributeError: If no inbound nodes are found.
input_mask
Retrieves the input mask tensor(s) of a layer.
 
Only applicable if the layer has exactly one inbound node,
i.e. if it is connected to one incoming layer.
 
Returns:
    Input mask tensor (potentially None) or list of input
    mask tensors.
 
Raises:
    AttributeError: if the layer is connected to
    more than one incoming layers.
input_shape
Retrieves the input shape(s) of a layer.
 
Only applicable if the layer has exactly one input,
i.e. if it is connected to one incoming layer, or if all inputs
have the same shape.
 
Returns:
    Input shape, as an integer shape tuple
    (or list of shape tuples, one tuple per input tensor).
 
Raises:
    AttributeError: if the layer has no defined input_shape.
    RuntimeError: if called in Eager mode.
input_spec
`InputSpec` instance(s) describing the input format for this layer.
 
When you create a layer subclass, you can set `self.input_spec` to enable
the layer to run input compatibility checks when it is called.
Consider a `Conv2D` layer: it can only be called on a single input tensor
of rank 4. As such, you can set, in `__init__()`:
 
```python
self.input_spec = tf.keras.layers.InputSpec(ndim=4)
```
 
Now, if you try to call the layer on an input that isn't rank 4
(for instance, an input of shape `(2,)`, it will raise a nicely-formatted
error:
 
```
ValueError: Input 0 of layer conv2d is incompatible with the layer:
expected ndim=4, found ndim=1. Full shape received: [2]
```
 
Input checks that can be specified via `input_spec` include:
- Structure (e.g. a single input, a list of 2 inputs, etc)
- Shape
- Rank (ndim)
- Dtype
 
For more information, see `tf.keras.layers.InputSpec`.
 
Returns:
  A `tf.keras.layers.InputSpec` instance, or nested structure thereof.
losses
List of losses added using the `add_loss()` API.
 
Variable regularization tensors are created when this property is accessed,
so it is eager safe: accessing `losses` under a `tf.GradientTape` will
propagate gradients back to the corresponding variables.
 
Examples:
 
>>> class MyLayer(tf.keras.layers.Layer):
...   def call(self, inputs):
...     self.add_loss(tf.abs(tf.reduce_mean(inputs)))
...     return inputs
>>> l = MyLayer()
>>> l(np.ones((10, 1)))
>>> l.losses
[1.0]
 
>>> inputs = tf.keras.Input(shape=(10,))
>>> x = tf.keras.layers.Dense(10)(inputs)
>>> outputs = tf.keras.layers.Dense(1)(x)
>>> model = tf.keras.Model(inputs, outputs)
>>> # Activity regularization.
>>> model.add_loss(tf.abs(tf.reduce_mean(x)))
>>> model.losses
[<tf.Tensor 'Abs:0' shape=() dtype=float32>]
 
>>> inputs = tf.keras.Input(shape=(10,))
>>> d = tf.keras.layers.Dense(10, kernel_initializer='ones')
>>> x = d(inputs)
>>> outputs = tf.keras.layers.Dense(1)(x)
>>> model = tf.keras.Model(inputs, outputs)
>>> # Weight regularization.
>>> model.add_loss(lambda: tf.reduce_mean(d.kernel))
>>> model.losses
[<tf.Tensor: shape=(), dtype=float32, numpy=1.0>]
 
Returns:
  A list of tensors.
metrics
List of metrics added using the `add_metric()` API.
 
Example:
 
>>> input = tf.keras.layers.Input(shape=(3,))
>>> d = tf.keras.layers.Dense(2)
>>> output = d(input)
>>> d.add_metric(tf.reduce_max(output), name='max')
>>> d.add_metric(tf.reduce_min(output), name='min')
>>> [m.name for m in d.metrics]
['max', 'min']
 
Returns:
  A list of tensors.
name
Name of the layer (string), set in the constructor.
non_trainable_variables
non_trainable_weights
List of all non-trainable weights tracked by this layer.
 
Non-trainable weights are *not* updated during training. They are expected
to be updated manually in `call()`.
 
Returns:
  A list of non-trainable variables.
outbound_nodes
Deprecated, do NOT use! Only for compatibility with external Keras.
output
Retrieves the output tensor(s) of a layer.
 
Only applicable if the layer has exactly one output,
i.e. if it is connected to one incoming layer.
 
Returns:
  Output tensor or list of output tensors.
 
Raises:
  AttributeError: if the layer is connected to more than one incoming
    layers.
  RuntimeError: if called in Eager mode.
output_mask
Retrieves the output mask tensor(s) of a layer.
 
Only applicable if the layer has exactly one inbound node,
i.e. if it is connected to one incoming layer.
 
Returns:
    Output mask tensor (potentially None) or list of output
    mask tensors.
 
Raises:
    AttributeError: if the layer is connected to
    more than one incoming layers.
output_shape
Retrieves the output shape(s) of a layer.
 
Only applicable if the layer has one output,
or if all outputs have the same shape.
 
Returns:
    Output shape, as an integer shape tuple
    (or list of shape tuples, one tuple per output tensor).
 
Raises:
    AttributeError: if the layer has no defined output shape.
    RuntimeError: if called in Eager mode.
stateful
supports_masking
Whether this layer supports computing a mask using `compute_mask`.
trainable
trainable_weights
List of all trainable weights tracked by this layer.
 
Trainable weights are updated via gradient descent during training.
 
Returns:
  A list of trainable variables.
updates
DEPRECATED FUNCTION
 
Warning: THIS FUNCTION IS DEPRECATED. It will be removed in a future version.
Instructions for updating:
This property should not be used in TensorFlow 2.0, as updates are applied automatically.
weights
Returns the list of all layer variables/weights.
 
Returns:
  A list of variables.

Class methods inherited from tensorflow.python.module.module.Module:
with_name_scope(method) from tf_agents.networks.network._NetworkMeta
Decorator to automatically enter the module name scope.
 
>>> class MyModule(tf.Module):
...   @tf.Module.with_name_scope
...   def __call__(self, x):
...     if not hasattr(self, 'w'):
...       self.w = tf.Variable(tf.random.normal([x.shape[1], 3]))
...     return tf.matmul(x, self.w)
 
Using the above module would produce `tf.Variable`s and `tf.Tensor`s whose
names included the module name:
 
>>> mod = MyModule()
>>> mod(tf.ones([1, 2]))
<tf.Tensor: shape=(1, 3), dtype=float32, numpy=..., dtype=float32)>
>>> mod.w
<tf.Variable 'my_module/Variable:0' shape=(2, 3) dtype=float32,
numpy=..., dtype=float32)>
 
Args:
  method: The method to wrap.
 
Returns:
  The original method wrapped such that it enters the module's name scope.

Data descriptors inherited from tensorflow.python.module.module.Module:
name_scope
Returns a `tf.name_scope` instance for this class.
submodules
Sequence of all sub-modules.
 
Submodules are modules which are properties of this module, or found as
properties of modules which are properties of this module (and so on).
 
>>> a = tf.Module()
>>> b = tf.Module()
>>> c = tf.Module()
>>> a.b = b
>>> b.c = c
>>> list(a.submodules) == [b, c]
True
>>> list(b.submodules) == [c]
True
>>> list(c.submodules) == []
True
 
Returns:
  A sequence of all submodules.

Data descriptors inherited from tensorflow.python.training.tracking.base.Trackable:
__dict__
dictionary for instance variables (if defined)
__weakref__
list of weak references to the object (if defined)

Static methods inherited from tensorflow.python.keras.utils.version_utils.LayerVersionSelector:
__new__(cls, *args, **kwargs)
Create and return a new object.  See help(type) for accurate signature.

 
class CompositeValueNetwork(CompositeNetwork)
    CompositeValueNetwork(*args, **kwargs)
 
A class used to represent networks used by TF-Agents policies and agents.
 
The main differences between a TF-Agents Network and a Keras Layer include:
networks keep track of their underlying layers, explicitly represent RNN-like
state in inputs and outputs, and simplify variable creation and clone
operations.
 
When calling a network `net`, typically one passes data through it via:
 
```python
outputs, next_state = net(observation, network_state=...)
outputs, next_state = net(observation, step_type=..., network_state=...)
outputs, next_state = net(observation)  # net.call must fill an empty state
outputs, next_state = net(observation, step_type=...)
outputs, next_state = net(
    observation, step_type=..., network_state=..., learning=...)
```
 
etc.
 
To force construction of a network's variables:
```python
net.create_variables()
net.create_variables(input_tensor_spec=...)  # To provide an input spec
net.create_variables(training=True)  # Provide extra kwargs
net.create_variables(input_tensor_spec, training=True)
```
 
To create a copy of the network:
```python
cloned_net = net.copy()
cloned_net.variables  # Raises ValueError: cloned net does not share weights.
cloned_net.create_variables(...)
cloned_net.variables  # Now new variables have been created.
```
 
 
Method resolution order:
CompositeValueNetwork
CompositeNetwork
tf_agents.networks.network.Network
tensorflow.python.keras.engine.base_layer.Layer
tensorflow.python.module.module.Module
tensorflow.python.training.tracking.tracking.AutoTrackable
tensorflow.python.training.tracking.base.Trackable
tensorflow.python.keras.utils.version_utils.LayerVersionSelector
builtins.object

Methods defined here:
__init__(self, input_tensor_spec, fc_layer_params=(75, 40), dropout_layer_params=None, activation_fn=<function relu at 0x000001DBE1C6B5E8>, kernel_initializer=None, batch_squash=True, dtype=tf.float32, name='CompositeValueNetwork')
call(self, observation, step_type=None, network_state=(), training=False)
This is where the layer's logic lives.
 
Note here that `call()` method in `tf.keras` is little bit different
from `keras` API. In `keras` API, you can pass support masking for
layers as additional arguments. Whereas `tf.keras` has `compute_mask()`
method to support masking.
 
Arguments:
    inputs: Input tensor, or list/tuple of input tensors.
    **kwargs: Additional keyword arguments. Currently unused.
 
Returns:
    A tensor or list/tuple of tensors.

Data and other attributes defined here:
__abstractmethods__ = frozenset()

Methods inherited from CompositeNetwork:
create_variables(self, input_tensor_spec=None, **kwargs)
Force creation of the network's variables.
 
Return output specs.
 
Args:
  input_tensor_spec: (Optional).  Override or provide an input tensor spec
    when creating variables.
  **kwargs: Other arguments to `network.call()`, e.g. `training=True`.
 
Returns:
  Output specs - a nested spec calculated from the outputs (excluding any
  batch dimensions).  If any of the output elements is a tfp `Distribution`,
  the associated spec entry returned is `None`.
 
Raises:
  ValueError: If no `input_tensor_spec` is provided, and the network did
    not provide one during construction.
set_shared_network(self, shared_network)

Methods inherited from tf_agents.networks.network.Network:
__call__(self, inputs, *args, **kwargs)
A wrapper around `Network.call`.
 
A typical `call` method in a class subclassing `Network` will have a
signature that accepts `inputs`, as well as other `*args` and `**kwargs`.
`call` can optionally also accept `step_type` and `network_state`
(if `state_spec != ()` is not trivial).  e.g.:
 
```python
def call(self,
         inputs,
         step_type=None,
         network_state=(),
         training=False):
    ...
    return outputs, new_network_state
```
 
We will validate the first argument (`inputs`)
against `self.input_tensor_spec` if one is available.
 
If a `network_state` kwarg is given it is also validated against
`self.state_spec`.  Similarly, the return value of the `call` method is
expected to be a tuple/list with 2 values:  `(output, new_state)`.
We validate `new_state` against `self.state_spec`.
 
If no `network_state` kwarg is given (or if empty `network_state = ()` is
given, it is up to `call` to assume a proper "empty" state, and to
emit an appropriate `output_state`.
 
Args:
  inputs: The input to `self.call`, matching `self.input_tensor_spec`.
  *args: Additional arguments to `self.call`.
  **kwargs: Additional keyword arguments to `self.call`.
    These can include `network_state` and `step_type`.  `step_type` is
    required if the network's `call` requires it. `network_state` is
    required if the underlying network's `call` requires it.
 
Returns:
  A tuple `(outputs, new_network_state)`.
copy(self, **kwargs)
Create a shallow copy of this network.
 
**NOTE** Network layer weights are *never* copied.  This method recreates
the `Network` instance with the same arguments it was initialized with
(excepting any new kwargs).
 
Args:
  **kwargs: Args to override when recreating this network.  Commonly
    overridden args include 'name'.
 
Returns:
  A shallow copy of this network.
get_initial_state(self, batch_size=None)
Returns an initial state usable by the network.
 
Args:
  batch_size: Tensor or constant: size of the batch dimension. Can be None
    in which case not dimensions gets added.
 
Returns:
  A nested object of type `self.state_spec` containing properly
  initialized Tensors.
get_layer(self, name=None, index=None)
Retrieves a layer based on either its name (unique) or index.
 
If `name` and `index` are both provided, `index` will take precedence.
Indices are based on order of horizontal graph traversal (bottom-up).
 
Arguments:
    name: String, name of layer.
    index: Integer, index of layer.
 
Returns:
    A layer instance.
 
Raises:
    ValueError: In case of invalid layer name or index.
summary(self, line_length=None, positions=None, print_fn=None)
Prints a string summary of the network.
 
Args:
    line_length: Total length of printed lines
        (e.g. set this to adapt the display to different
        terminal window sizes).
    positions: Relative or absolute positions of log elements
        in each line. If not provided,
        defaults to `[.33, .55, .67, 1.]`.
    print_fn: Print function to use. Defaults to `print`.
        It will be called on each line of the summary.
        You can set it to a custom function
        in order to capture the string summary.
 
Raises:
    ValueError: if `summary()` is called before the model is built.

Data descriptors inherited from tf_agents.networks.network.Network:
input_tensor_spec
Returns the spec of the input to the network of type InputSpec.
layers
Get the list of all (nested) sub-layers used in this Network.
state_spec
trainable_variables
variables

Methods inherited from tensorflow.python.keras.engine.base_layer.Layer:
__delattr__(self, name)
Implement delattr(self, name).
__getstate__(self)
__setattr__(self, name, value)
Support self.foo = trackable syntax.
__setstate__(self, state)
add_loss(self, losses, **kwargs)
Add loss tensor(s), potentially dependent on layer inputs.
 
Some losses (for instance, activity regularization losses) may be dependent
on the inputs passed when calling a layer. Hence, when reusing the same
layer on different inputs `a` and `b`, some entries in `layer.losses` may
be dependent on `a` and some on `b`. This method automatically keeps track
of dependencies.
 
This method can be used inside a subclassed layer or model's `call`
function, in which case `losses` should be a Tensor or list of Tensors.
 
Example:
 
```python
class MyLayer(tf.keras.layers.Layer):
  def call(self, inputs):
    self.add_loss(tf.abs(tf.reduce_mean(inputs)))
    return inputs
```
 
This method can also be called directly on a Functional Model during
construction. In this case, any loss Tensors passed to this Model must
be symbolic and be able to be traced back to the model's `Input`s. These
losses become part of the model's topology and are tracked in `get_config`.
 
Example:
 
```python
inputs = tf.keras.Input(shape=(10,))
x = tf.keras.layers.Dense(10)(inputs)
outputs = tf.keras.layers.Dense(1)(x)
model = tf.keras.Model(inputs, outputs)
# Activity regularization.
model.add_loss(tf.abs(tf.reduce_mean(x)))
```
 
If this is not the case for your loss (if, for example, your loss references
a `Variable` of one of the model's layers), you can wrap your loss in a
zero-argument lambda. These losses are not tracked as part of the model's
topology since they can't be serialized.
 
Example:
 
```python
inputs = tf.keras.Input(shape=(10,))
d = tf.keras.layers.Dense(10)
x = d(inputs)
outputs = tf.keras.layers.Dense(1)(x)
model = tf.keras.Model(inputs, outputs)
# Weight regularization.
model.add_loss(lambda: tf.reduce_mean(d.kernel))
```
 
Arguments:
  losses: Loss tensor, or list/tuple of tensors. Rather than tensors, losses
    may also be zero-argument callables which create a loss tensor.
  **kwargs: Additional keyword arguments for backward compatibility.
    Accepted values:
      inputs - Deprecated, will be automatically inferred.
add_metric(self, value, name=None, **kwargs)
Adds metric tensor to the layer.
 
This method can be used inside the `call()` method of a subclassed layer
or model.
 
```python
class MyMetricLayer(tf.keras.layers.Layer):
  def __init__(self):
    super(MyMetricLayer, self).__init__(name='my_metric_layer')
    self.mean = metrics_module.Mean(name='metric_1')
 
  def call(self, inputs):
    self.add_metric(self.mean(x))
    self.add_metric(math_ops.reduce_sum(x), name='metric_2')
    return inputs
```
 
This method can also be called directly on a Functional Model during
construction. In this case, any tensor passed to this Model must
be symbolic and be able to be traced back to the model's `Input`s. These
metrics become part of the model's topology and are tracked when you
save the model via `save()`.
 
```python
inputs = tf.keras.Input(shape=(10,))
x = tf.keras.layers.Dense(10)(inputs)
outputs = tf.keras.layers.Dense(1)(x)
model = tf.keras.Model(inputs, outputs)
model.add_metric(math_ops.reduce_sum(x), name='metric_1')
```
 
Note: Calling `add_metric()` with the result of a metric object on a
Functional Model, as shown in the example below, is not supported. This is
because we cannot trace the metric result tensor back to the model's inputs.
 
```python
inputs = tf.keras.Input(shape=(10,))
x = tf.keras.layers.Dense(10)(inputs)
outputs = tf.keras.layers.Dense(1)(x)
model = tf.keras.Model(inputs, outputs)
model.add_metric(tf.keras.metrics.Mean()(x), name='metric_1')
```
 
Args:
  value: Metric tensor.
  name: String metric name.
  **kwargs: Additional keyword arguments for backward compatibility.
    Accepted values:
    `aggregation` - When the `value` tensor provided is not the result of
    calling a `keras.Metric` instance, it will be aggregated by default
    using a `keras.Metric.Mean`.
add_update(self, updates, inputs=None)
Add update op(s), potentially dependent on layer inputs. (deprecated arguments)
 
Warning: SOME ARGUMENTS ARE DEPRECATED: `(inputs)`. They will be removed in a future version.
Instructions for updating:
`inputs` is now automatically inferred
 
Weight updates (for instance, the updates of the moving mean and variance
in a BatchNormalization layer) may be dependent on the inputs passed
when calling a layer. Hence, when reusing the same layer on
different inputs `a` and `b`, some entries in `layer.updates` may be
dependent on `a` and some on `b`. This method automatically keeps track
of dependencies.
 
This call is ignored when eager execution is enabled (in that case, variable
updates are run on the fly and thus do not need to be tracked for later
execution).
 
Arguments:
  updates: Update op, or list/tuple of update ops, or zero-arg callable
    that returns an update op. A zero-arg callable should be passed in
    order to disable running the updates by setting `trainable=False`
    on this Layer, when executing in Eager mode.
  inputs: Deprecated, will be automatically inferred.
add_variable(self, *args, **kwargs)
Deprecated, do NOT use! Alias for `add_weight`. (deprecated)
 
Warning: THIS FUNCTION IS DEPRECATED. It will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Please use `layer.add_weight` method instead.
add_weight(self, name=None, shape=None, dtype=None, initializer=None, regularizer=None, trainable=None, constraint=None, partitioner=None, use_resource=None, synchronization=<VariableSynchronization.AUTO: 0>, aggregation=<VariableAggregation.NONE: 0>, **kwargs)
Adds a new variable to the layer.
 
Arguments:
  name: Variable name.
  shape: Variable shape. Defaults to scalar if unspecified.
  dtype: The type of the variable. Defaults to `self.dtype` or `float32`.
  initializer: Initializer instance (callable).
  regularizer: Regularizer instance (callable).
  trainable: Boolean, whether the variable should be part of the layer's
    "trainable_variables" (e.g. variables, biases)
    or "non_trainable_variables" (e.g. BatchNorm mean and variance).
    Note that `trainable` cannot be `True` if `synchronization`
    is set to `ON_READ`.
  constraint: Constraint instance (callable).
  partitioner: Partitioner to be passed to the `Trackable` API.
  use_resource: Whether to use `ResourceVariable`.
  synchronization: Indicates when a distributed a variable will be
    aggregated. Accepted values are constants defined in the class
    `tf.VariableSynchronization`. By default the synchronization is set to
    `AUTO` and the current `DistributionStrategy` chooses
    when to synchronize. If `synchronization` is set to `ON_READ`,
    `trainable` must not be set to `True`.
  aggregation: Indicates how a distributed variable will be aggregated.
    Accepted values are constants defined in the class
    `tf.VariableAggregation`.
  **kwargs: Additional keyword arguments. Accepted values are `getter`,
    `collections`, `experimental_autocast` and `caching_device`.
 
Returns:
  The created variable. Usually either a `Variable` or `ResourceVariable`
  instance. If `partitioner` is not `None`, a `PartitionedVariable`
  instance is returned.
 
Raises:
  RuntimeError: If called with partitioned variable regularization and
    eager execution is enabled.
  ValueError: When giving unsupported dtype and no initializer or when
    trainable has been set to True with synchronization set as `ON_READ`.
apply(self, inputs, *args, **kwargs)
Deprecated, do NOT use! (deprecated)
 
Warning: THIS FUNCTION IS DEPRECATED. It will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Please use `layer.__call__` method instead.
 
This is an alias of `self.__call__`.
 
Arguments:
  inputs: Input tensor(s).
  *args: additional positional arguments to be passed to `self.call`.
  **kwargs: additional keyword arguments to be passed to `self.call`.
 
Returns:
  Output tensor(s).
build(self, input_shape)
Creates the variables of the layer (optional, for subclass implementers).
 
This is a method that implementers of subclasses of `Layer` or `Model`
can override if they need a state-creation step in-between
layer instantiation and layer call.
 
This is typically used to create the weights of `Layer` subclasses.
 
Arguments:
  input_shape: Instance of `TensorShape`, or list of instances of
    `TensorShape` if the layer expects a list of inputs
    (one instance per input).
compute_mask(self, inputs, mask=None)
Computes an output mask tensor.
 
Arguments:
    inputs: Tensor or list of tensors.
    mask: Tensor or list of tensors.
 
Returns:
    None or a tensor (or list of tensors,
        one per output tensor of the layer).
compute_output_shape(self, input_shape)
Computes the output shape of the layer.
 
If the layer has not been built, this method will call `build` on the
layer. This assumes that the layer will later be used with inputs that
match the input shape provided here.
 
Arguments:
    input_shape: Shape tuple (tuple of integers)
        or list of shape tuples (one per output tensor of the layer).
        Shape tuples can include None for free dimensions,
        instead of an integer.
 
Returns:
    An input shape tuple.
compute_output_signature(self, input_signature)
Compute the output tensor signature of the layer based on the inputs.
 
Unlike a TensorShape object, a TensorSpec object contains both shape
and dtype information for a tensor. This method allows layers to provide
output dtype information if it is different from the input dtype.
For any layer that doesn't implement this function,
the framework will fall back to use `compute_output_shape`, and will
assume that the output dtype matches the input dtype.
 
Args:
  input_signature: Single TensorSpec or nested structure of TensorSpec
    objects, describing a candidate input for the layer.
 
Returns:
  Single TensorSpec or nested structure of TensorSpec objects, describing
    how the layer would transform the provided input.
 
Raises:
  TypeError: If input_signature contains a non-TensorSpec object.
count_params(self)
Count the total number of scalars composing the weights.
 
Returns:
    An integer count.
 
Raises:
    ValueError: if the layer isn't yet built
      (in which case its weights aren't yet defined).
get_config(self)
Returns the config of the layer.
 
A layer config is a Python dictionary (serializable)
containing the configuration of a layer.
The same layer can be reinstantiated later
(without its trained weights) from this configuration.
 
The config of a layer does not include connectivity
information, nor the layer class name. These are handled
by `Network` (one layer of abstraction above).
 
Returns:
    Python dictionary.
get_input_at(self, node_index)
Retrieves the input tensor(s) of a layer at a given node.
 
Arguments:
    node_index: Integer, index of the node
        from which to retrieve the attribute.
        E.g. `node_index=0` will correspond to the
        first time the layer was called.
 
Returns:
    A tensor (or list of tensors if the layer has multiple inputs).
 
Raises:
  RuntimeError: If called in Eager mode.
get_input_mask_at(self, node_index)
Retrieves the input mask tensor(s) of a layer at a given node.
 
Arguments:
    node_index: Integer, index of the node
        from which to retrieve the attribute.
        E.g. `node_index=0` will correspond to the
        first time the layer was called.
 
Returns:
    A mask tensor
    (or list of tensors if the layer has multiple inputs).
get_input_shape_at(self, node_index)
Retrieves the input shape(s) of a layer at a given node.
 
Arguments:
    node_index: Integer, index of the node
        from which to retrieve the attribute.
        E.g. `node_index=0` will correspond to the
        first time the layer was called.
 
Returns:
    A shape tuple
    (or list of shape tuples if the layer has multiple inputs).
 
Raises:
  RuntimeError: If called in Eager mode.
get_losses_for(self, inputs)
Deprecated, do NOT use! (deprecated)
 
Warning: THIS FUNCTION IS DEPRECATED. It will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Please use `layer.losses` instead.
 
Retrieves losses relevant to a specific set of inputs.
 
Arguments:
  inputs: Input tensor or list/tuple of input tensors.
 
Returns:
  List of loss tensors of the layer that depend on `inputs`.
get_output_at(self, node_index)
Retrieves the output tensor(s) of a layer at a given node.
 
Arguments:
    node_index: Integer, index of the node
        from which to retrieve the attribute.
        E.g. `node_index=0` will correspond to the
        first time the layer was called.
 
Returns:
    A tensor (or list of tensors if the layer has multiple outputs).
 
Raises:
  RuntimeError: If called in Eager mode.
get_output_mask_at(self, node_index)
Retrieves the output mask tensor(s) of a layer at a given node.
 
Arguments:
    node_index: Integer, index of the node
        from which to retrieve the attribute.
        E.g. `node_index=0` will correspond to the
        first time the layer was called.
 
Returns:
    A mask tensor
    (or list of tensors if the layer has multiple outputs).
get_output_shape_at(self, node_index)
Retrieves the output shape(s) of a layer at a given node.
 
Arguments:
    node_index: Integer, index of the node
        from which to retrieve the attribute.
        E.g. `node_index=0` will correspond to the
        first time the layer was called.
 
Returns:
    A shape tuple
    (or list of shape tuples if the layer has multiple outputs).
 
Raises:
  RuntimeError: If called in Eager mode.
get_updates_for(self, inputs)
Deprecated, do NOT use! (deprecated)
 
Warning: THIS FUNCTION IS DEPRECATED. It will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Please use `layer.updates` instead.
 
Retrieves updates relevant to a specific set of inputs.
 
Arguments:
  inputs: Input tensor or list/tuple of input tensors.
 
Returns:
  List of update ops of the layer that depend on `inputs`.
get_weights(self)
Returns the current weights of the layer.
 
The weights of a layer represent the state of the layer. This function
returns both trainable and non-trainable weight values associated with this
layer as a list of Numpy arrays, which can in turn be used to load state
into similarly parameterized layers.
 
For example, a Dense layer returns a list of two values-- per-output
weights and the bias value. These can be used to set the weights of another
Dense layer:
 
>>> a = tf.keras.layers.Dense(1,
...   kernel_initializer=tf.constant_initializer(1.))
>>> a_out = a(tf.convert_to_tensor([[1., 2., 3.]]))
>>> a.get_weights()
[array([[1.],
       [1.],
       [1.]], dtype=float32), array([0.], dtype=float32)]
>>> b = tf.keras.layers.Dense(1,
...   kernel_initializer=tf.constant_initializer(2.))
>>> b_out = b(tf.convert_to_tensor([[10., 20., 30.]]))
>>> b.get_weights()
[array([[2.],
       [2.],
       [2.]], dtype=float32), array([0.], dtype=float32)]
>>> b.set_weights(a.get_weights())
>>> b.get_weights()
[array([[1.],
       [1.],
       [1.]], dtype=float32), array([0.], dtype=float32)]
 
Returns:
    Weights values as a list of numpy arrays.
set_weights(self, weights)
Sets the weights of the layer, from Numpy arrays.
 
The weights of a layer represent the state of the layer. This function
sets the weight values from numpy arrays. The weight values should be
passed in the order they are created by the layer. Note that the layer's
weights must be instantiated before calling this function by calling
the layer.
 
For example, a Dense layer returns a list of two values-- per-output
weights and the bias value. These can be used to set the weights of another
Dense layer:
 
>>> a = tf.keras.layers.Dense(1,
...   kernel_initializer=tf.constant_initializer(1.))
>>> a_out = a(tf.convert_to_tensor([[1., 2., 3.]]))
>>> a.get_weights()
[array([[1.],
       [1.],
       [1.]], dtype=float32), array([0.], dtype=float32)]
>>> b = tf.keras.layers.Dense(1,
...   kernel_initializer=tf.constant_initializer(2.))
>>> b_out = b(tf.convert_to_tensor([[10., 20., 30.]]))
>>> b.get_weights()
[array([[2.],
       [2.],
       [2.]], dtype=float32), array([0.], dtype=float32)]
>>> b.set_weights(a.get_weights())
>>> b.get_weights()
[array([[1.],
       [1.],
       [1.]], dtype=float32), array([0.], dtype=float32)]
 
Arguments:
    weights: a list of Numpy arrays. The number
        of arrays and their shape must match
        number of the dimensions of the weights
        of the layer (i.e. it should match the
        output of `get_weights`).
 
Raises:
    ValueError: If the provided weights list does not match the
        layer's specifications.

Class methods inherited from tensorflow.python.keras.engine.base_layer.Layer:
from_config(config) from tf_agents.networks.network._NetworkMeta
Creates a layer from its config.
 
This method is the reverse of `get_config`,
capable of instantiating the same layer from the config
dictionary. It does not handle layer connectivity
(handled by Network), nor weights (handled by `set_weights`).
 
Arguments:
    config: A Python dictionary, typically the
        output of get_config.
 
Returns:
    A layer instance.

Data descriptors inherited from tensorflow.python.keras.engine.base_layer.Layer:
activity_regularizer
Optional regularizer function for the output of this layer.
dtype
Dtype used by the weights of the layer, set in the constructor.
dynamic
Whether the layer is dynamic (eager-only); set in the constructor.
inbound_nodes
Deprecated, do NOT use! Only for compatibility with external Keras.
input
Retrieves the input tensor(s) of a layer.
 
Only applicable if the layer has exactly one input,
i.e. if it is connected to one incoming layer.
 
Returns:
    Input tensor or list of input tensors.
 
Raises:
  RuntimeError: If called in Eager mode.
  AttributeError: If no inbound nodes are found.
input_mask
Retrieves the input mask tensor(s) of a layer.
 
Only applicable if the layer has exactly one inbound node,
i.e. if it is connected to one incoming layer.
 
Returns:
    Input mask tensor (potentially None) or list of input
    mask tensors.
 
Raises:
    AttributeError: if the layer is connected to
    more than one incoming layers.
input_shape
Retrieves the input shape(s) of a layer.
 
Only applicable if the layer has exactly one input,
i.e. if it is connected to one incoming layer, or if all inputs
have the same shape.
 
Returns:
    Input shape, as an integer shape tuple
    (or list of shape tuples, one tuple per input tensor).
 
Raises:
    AttributeError: if the layer has no defined input_shape.
    RuntimeError: if called in Eager mode.
input_spec
`InputSpec` instance(s) describing the input format for this layer.
 
When you create a layer subclass, you can set `self.input_spec` to enable
the layer to run input compatibility checks when it is called.
Consider a `Conv2D` layer: it can only be called on a single input tensor
of rank 4. As such, you can set, in `__init__()`:
 
```python
self.input_spec = tf.keras.layers.InputSpec(ndim=4)
```
 
Now, if you try to call the layer on an input that isn't rank 4
(for instance, an input of shape `(2,)`, it will raise a nicely-formatted
error:
 
```
ValueError: Input 0 of layer conv2d is incompatible with the layer:
expected ndim=4, found ndim=1. Full shape received: [2]
```
 
Input checks that can be specified via `input_spec` include:
- Structure (e.g. a single input, a list of 2 inputs, etc)
- Shape
- Rank (ndim)
- Dtype
 
For more information, see `tf.keras.layers.InputSpec`.
 
Returns:
  A `tf.keras.layers.InputSpec` instance, or nested structure thereof.
losses
List of losses added using the `add_loss()` API.
 
Variable regularization tensors are created when this property is accessed,
so it is eager safe: accessing `losses` under a `tf.GradientTape` will
propagate gradients back to the corresponding variables.
 
Examples:
 
>>> class MyLayer(tf.keras.layers.Layer):
...   def call(self, inputs):
...     self.add_loss(tf.abs(tf.reduce_mean(inputs)))
...     return inputs
>>> l = MyLayer()
>>> l(np.ones((10, 1)))
>>> l.losses
[1.0]
 
>>> inputs = tf.keras.Input(shape=(10,))
>>> x = tf.keras.layers.Dense(10)(inputs)
>>> outputs = tf.keras.layers.Dense(1)(x)
>>> model = tf.keras.Model(inputs, outputs)
>>> # Activity regularization.
>>> model.add_loss(tf.abs(tf.reduce_mean(x)))
>>> model.losses
[<tf.Tensor 'Abs:0' shape=() dtype=float32>]
 
>>> inputs = tf.keras.Input(shape=(10,))
>>> d = tf.keras.layers.Dense(10, kernel_initializer='ones')
>>> x = d(inputs)
>>> outputs = tf.keras.layers.Dense(1)(x)
>>> model = tf.keras.Model(inputs, outputs)
>>> # Weight regularization.
>>> model.add_loss(lambda: tf.reduce_mean(d.kernel))
>>> model.losses
[<tf.Tensor: shape=(), dtype=float32, numpy=1.0>]
 
Returns:
  A list of tensors.
metrics
List of metrics added using the `add_metric()` API.
 
Example:
 
>>> input = tf.keras.layers.Input(shape=(3,))
>>> d = tf.keras.layers.Dense(2)
>>> output = d(input)
>>> d.add_metric(tf.reduce_max(output), name='max')
>>> d.add_metric(tf.reduce_min(output), name='min')
>>> [m.name for m in d.metrics]
['max', 'min']
 
Returns:
  A list of tensors.
name
Name of the layer (string), set in the constructor.
non_trainable_variables
non_trainable_weights
List of all non-trainable weights tracked by this layer.
 
Non-trainable weights are *not* updated during training. They are expected
to be updated manually in `call()`.
 
Returns:
  A list of non-trainable variables.
outbound_nodes
Deprecated, do NOT use! Only for compatibility with external Keras.
output
Retrieves the output tensor(s) of a layer.
 
Only applicable if the layer has exactly one output,
i.e. if it is connected to one incoming layer.
 
Returns:
  Output tensor or list of output tensors.
 
Raises:
  AttributeError: if the layer is connected to more than one incoming
    layers.
  RuntimeError: if called in Eager mode.
output_mask
Retrieves the output mask tensor(s) of a layer.
 
Only applicable if the layer has exactly one inbound node,
i.e. if it is connected to one incoming layer.
 
Returns:
    Output mask tensor (potentially None) or list of output
    mask tensors.
 
Raises:
    AttributeError: if the layer is connected to
    more than one incoming layers.
output_shape
Retrieves the output shape(s) of a layer.
 
Only applicable if the layer has one output,
or if all outputs have the same shape.
 
Returns:
    Output shape, as an integer shape tuple
    (or list of shape tuples, one tuple per output tensor).
 
Raises:
    AttributeError: if the layer has no defined output shape.
    RuntimeError: if called in Eager mode.
stateful
supports_masking
Whether this layer supports computing a mask using `compute_mask`.
trainable
trainable_weights
List of all trainable weights tracked by this layer.
 
Trainable weights are updated via gradient descent during training.
 
Returns:
  A list of trainable variables.
updates
DEPRECATED FUNCTION
 
Warning: THIS FUNCTION IS DEPRECATED. It will be removed in a future version.
Instructions for updating:
This property should not be used in TensorFlow 2.0, as updates are applied automatically.
weights
Returns the list of all layer variables/weights.
 
Returns:
  A list of variables.

Class methods inherited from tensorflow.python.module.module.Module:
with_name_scope(method) from tf_agents.networks.network._NetworkMeta
Decorator to automatically enter the module name scope.
 
>>> class MyModule(tf.Module):
...   @tf.Module.with_name_scope
...   def __call__(self, x):
...     if not hasattr(self, 'w'):
...       self.w = tf.Variable(tf.random.normal([x.shape[1], 3]))
...     return tf.matmul(x, self.w)
 
Using the above module would produce `tf.Variable`s and `tf.Tensor`s whose
names included the module name:
 
>>> mod = MyModule()
>>> mod(tf.ones([1, 2]))
<tf.Tensor: shape=(1, 3), dtype=float32, numpy=..., dtype=float32)>
>>> mod.w
<tf.Variable 'my_module/Variable:0' shape=(2, 3) dtype=float32,
numpy=..., dtype=float32)>
 
Args:
  method: The method to wrap.
 
Returns:
  The original method wrapped such that it enters the module's name scope.

Data descriptors inherited from tensorflow.python.module.module.Module:
name_scope
Returns a `tf.name_scope` instance for this class.
submodules
Sequence of all sub-modules.
 
Submodules are modules which are properties of this module, or found as
properties of modules which are properties of this module (and so on).
 
>>> a = tf.Module()
>>> b = tf.Module()
>>> c = tf.Module()
>>> a.b = b
>>> b.c = c
>>> list(a.submodules) == [b, c]
True
>>> list(b.submodules) == [c]
True
>>> list(c.submodules) == []
True
 
Returns:
  A sequence of all submodules.

Data descriptors inherited from tensorflow.python.training.tracking.base.Trackable:
__dict__
dictionary for instance variables (if defined)
__weakref__
list of weak references to the object (if defined)

Static methods inherited from tensorflow.python.keras.utils.version_utils.LayerVersionSelector:
__new__(cls, *args, **kwargs)
Create and return a new object.  See help(type) for accurate signature.