keras 获取某层的输入/输出 tensor 尺寸操作

今天药忘吃喽~ 2022-12-28 04:04 177阅读 0赞

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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菜鸟教程www.piaodoo.com。

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