关于 Keras 网络层

所有 Keras 网络层都有很多共同的函数：

• layer.get_weights(): 以含有Numpy矩阵的列表形式返回层的权重。
• layer.set_weights(weights): 从含有Numpy矩阵的列表中设置层的权重（与get_weights的输出形状相同）。
• layer.get_config(): 返回包含层配置的字典。此图层可以通过以下方式重置：

layer = Dense(32)
config = layer.get_config()
reconstructed_layer = Dense.from_config(config)

或:

from keras import layers

config = layer.get_config()
layer = layers.deserialize({'class_name': layer.__class__.__name__,
                            'config': config})

如果一个层具有单个节点 (i.e. 如果它不是共享层), 你可以得到它的输入张量、输出张量、输入尺寸和输出尺寸:

• layer.input
• layer.output
• layer.input_shape
• layer.output_shape

如果层有多个节点 (参见: 层节点和共享层的概念), 您可以使用以下函数:

• 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)