keras 獲取某層的輸入/輸出 tensor 尺寸操作

更新時間：2020年06月10日 11:09:09 作者：TinaO-O

這篇文章主要介紹了keras 獲取某層的輸入/輸出 tensor 尺寸操作，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

獲取單輸入尺寸，該層只被使用了一次。

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)
 
# 到目前為止只有一個輸入，以下可行：
assert conv.input_shape == (None, 32, 32, 3)

如果該層被使用了兩次

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)
 
# 到目前為止只有一個輸入，以下可行：
assert conv.input_shape == (None, 32, 32, 3)
 
conved_b = conv(b)
# 現(xiàn)在 `.input_shape` 屬性不可行，但是這樣可以：
assert conv.get_input_shape_at(0) == (None, 32, 32, 3)
assert conv.get_input_shape_at(1) == (None, 64, 64, 3)

如果是輸出，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)
 
# 到目前為止只有一個輸入，以下可行：
assert conv.input_shape == (None, 32, 32, 3)
 
conved_b = conv(b)
# 就改了output，當然尺寸我也改了
assert conv.get_output_shape_at(0) == (None, 32, 32, 16)
assert conv.get_output_shape_at(1) == (None, 64, 64, 16)

補充知識：keras中獲取shape的正確方法

在keras的網(wǎng)絡中，如果用layer_name.shape的方式獲取shape信息將會返還tensorflow.python.framework.tensor_shape.TensorShape其中包含的是tensorflow.python.framework.tensor_shape.Dimension

正確的方式是使用

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

以上這篇keras 獲取某層的輸入/輸出 tensor 尺寸操作就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

您可能感興趣的文章:

Python3使用騰訊云文字識別(騰訊OCR)提取圖片中的文字內(nèi)容實例詳解
這篇文章主要介紹了Python3使用騰訊云文字識別(騰訊OCR)提取圖片中的文字內(nèi)容方法詳解,需要的朋友可以參考下
2020-02-02
Python使用pyforms實現(xiàn)輕松構(gòu)建GUI
pyforms是一個基于Python的GUI框架,它提供了一種簡單而強大的方式來構(gòu)建圖形用戶界面,本文將介紹pyforms的使用場景、優(yōu)勢以及常用的Python代碼案例,需要的小伙伴可以了解下
2024-01-01
對numpy中數(shù)組轉(zhuǎn)置的求解以及向量內(nèi)積計算方法
今天小編就為大家分享一篇對numpy中數(shù)組轉(zhuǎn)置的求解以及向量內(nèi)積計算方法，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
2018-10-10
Python實現(xiàn)新型冠狀病毒傳播模型及預測代碼實例
在本篇文章里小編給大家整理的是關于Python實現(xiàn)新型冠狀病毒傳播模型及預測代碼內(nèi)容，有興趣的朋友們可以學習下。
2020-02-02
基于PyQt5制作Excel文件數(shù)據(jù)去重小工具
這篇文章主要介紹了如何利用PyQt5模塊制作一個Excel文件數(shù)據(jù)去重小工具，可以將單個或者多個Excel文件數(shù)據(jù)進行去重操作，去重的列可以通過自定義制定，需要的可以參考一下
2022-04-04
pandas中read_excel()函數(shù)的基本使用
在Python的數(shù)據(jù)處理庫pandas中,read_excel()函數(shù)是用于讀取Excel文件內(nèi)容的強大工具,本文就來介紹一下如何使用,具有一定的參考價值,感興趣的可以了解一下
2024-03-03
新手學python應該下哪個版本
在本篇內(nèi)容中小編給大家整理的是關于新手學python應該下版本的相關知識點，需要的朋友們可以參考學習下。
2020-06-06
python+logging+yaml實現(xiàn)日志分割
這篇文章主要為大家詳細介紹了python+logging+yaml實現(xiàn)日志分割，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下
2019-07-07
python調(diào)用shell的方法
這篇文章主要介紹了python調(diào)用shell的方法，python調(diào)用shell命令的方法有許多種，大家可以參考使用
2013-11-11
appium+python自動化配置(adk、jdk、node.js)
這篇文章主要介紹了appium+python自動化配置(adk、jdk、node.js)，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧
2020-11-11