layer的两个函数： get_weights(), set_weights(weights)。 详情请参考about-keras-layers。 补充知识： Keras层的共同函数 关于Keras层： 所有Keras层都有很多共同的函数： layer.get_weights(): # 以Numpy矩阵的
layer的两个函数：
get_weights(), set_weights(weights)。
详情请参考about-keras-layers。
补充知识：Keras层的共同函数
关于Keras层：
所有Keras层都有很多共同的函数：
layer.get_weights(): # 以Numpy矩阵的形式返回层的权重。
layer.set_weights(weights): # 从Numpy矩阵中设置层的权重（与get_weights的输出形状相同）。
layer.get_config(): # 返回包含层配置的字典。
图层的重置：
layer = Dense(32)
config = layer.get_config()
reconstructed_layer = Dense.from_config(config)
#
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), 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 (层节点和共享层), 可以使用以下函数: 要指明再哪个节点处获得张量，哪个节点处获得张量尺寸。
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)
以上这篇Keras设置以及获取权重的实现就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持易盾网络。