关于Keras的“层”（Layer）

所有的Keras层对象都有如下方法：

  • layer.get_weights()：返回层的权重（numpy array）

  • layer.set_weights(weights)：从numpy array中将权重加载到该层中，要求numpy array的形状与* layer.get_weights()的形状相同

  • layer.get_config()：返回当前层配置信息的字典，层也可以借由配置信息重构:

  1. layer = Dense(32)
  2. config = layer.get_config()
  3. reconstructed_layer = Dense.from_config(config)

或者：

  1. from keras import layers
  3. config = layer.get_config()
  4. layer = layers.deserialize({'class_name': layer.__class__.__name__,
  5.                             'config': config})

如果层仅有一个计算节点（即该层不是共享层），则可以通过下列方法获得输入张量、输出张量、输入数据的形状和输出数据的形状：

  • layer.input

  • layer.output

  • layer.input_shape

  • layer.output_shape

如果该层有多个计算节点（参考层计算节点和共享层）。可以使用下面的方法

  • layer.get_input_at(node_index)

  • layer.get_output_at(node_index)

  • layer.get_input_shape_at(node_index)

  • layer.get_output_shape_at(node_index)