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keras 获取某层的输入/输出 tensor 尺寸操作

 更新时间：2020年06月10日 11:09:09   作者：TinaO-O  
这篇文章主要介绍了keras 获取某层的输入/输出 tensor 尺寸操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

获取单输入尺寸，该层只被使用了一次。

import keras
from keras.layers import Input, LSTM, Dense, Conv2D
from keras.models import Model
a = Input(shape=(32, 32, 3))
b = Input(shape=(64, 64, 3))
 
conv = Conv2D(16, (3, 3), padding='same')
conved_a = conv(a)
 
# 到目前为止只有一个输入，以下可行：
assert conv.input_shape == (None, 32, 32, 3)

如果该层被使用了两次

import keras
from keras.layers import Input, LSTM, Dense, Conv2D
from keras.models import Model
a = Input(shape=(32, 32, 3))
b = Input(shape=(64, 64, 3))
 
conv = Conv2D(16, (3, 3), padding='same')
conved_a = conv(a)
 
# 到目前为止只有一个输入，以下可行：
assert conv.input_shape == (None, 32, 32, 3)
 
conved_b = conv(b)
# 现在 `.input_shape` 属性不可行，但是这样可以：
assert conv.get_input_shape_at(0) == (None, 32, 32, 3)
assert conv.get_input_shape_at(1) == (None, 64, 64, 3)

如果是输出，只需要改成output就好：

import keras
from keras.layers import Input, LSTM, Dense, Conv2D
from keras.models import Model
a = Input(shape=(32, 32, 3))
b = Input(shape=(64, 64, 3))
 
conv = Conv2D(16, (3, 3), padding='same')
conved_a = conv(a)
 
# 到目前为止只有一个输入，以下可行：
assert conv.input_shape == (None, 32, 32, 3)
 
conved_b = conv(b)
# 就改了output，当然尺寸我也改了
assert conv.get_output_shape_at(0) == (None, 32, 32, 16)
assert conv.get_output_shape_at(1) == (None, 64, 64, 16)

补充知识：keras中获取shape的正确方法

在keras的网络中，如果用layer_name.shape的方式获取shape信息将会返还tensorflow.python.framework.tensor_shape.TensorShape其中包含的是tensorflow.python.framework.tensor_shape.Dimension

正确的方式是使用

import keras.backend as K
K.int_shape(laye_name)

以上这篇keras 获取某层的输入/输出 tensor 尺寸操作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脚本之家。

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