Keras網絡層之“關於Keras的層(Layer)”

關於Keras的“層”(Layer)

所有的Keras層對象都有如下方法：

• layer.get_weights()：返回層的權重(numpy array)
• layer.set_weights(weights)：從numpy array中將權重加載到該層中，要求numpy array的形狀與layer.get_weights()的形狀相同
• layer.get_config()：返回當前層配置信息的字典，層也可以借由配置信息重構：

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

或者：

from keras import layers
cofig = layer.get_config()
layer = layers.deserialize({'class_name':layer._class_._name_,'config':config})

如果層僅有一個計算節點(即該層不是共享層)，則可以通過下列方法獲得輸入張量，輸出張量，輸入數據的形狀和輸出數據的形狀：

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

如果該層有多個計算節點，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)