我不熟悉Keras,也不了解函数api模型结构
一,-
如前所述here in docs。keras.Model
只接受输入和输出参数,层列在模型前面。有人能告诉我keras.Model
如何知道层结构和输入输出之间的多层结构,而我们只传递输入和输出数组
二,-
另外,什么是layers.output
或layers.input
的输出。输出不是一个简单的张量吗?当我打印layers.output时,我看到了下面的输出,它使用来自this example的语法用于其他层。看起来layers.output和layers.input也包含层信息,如dense_5/Relu:0
。有人能澄清以下输出的组成部分代表什么吗
print [layer.output for layer in model.layers]
输出:
[<tf.Tensor 'input_6:0' shape=(None, 3) dtype=float32>,
<tf.Tensor 'dense_5/Relu:0' shape=(None, 4) dtype=float32>,
<tf.Tensor 'dense_6/Softmax:0' shape=(None, 5) dtype=float32>]
为了回答您关于模型如何知道中间张量上调用的层的第一个问题,我认为看一下
help(keras.Input)
会很有帮助:因此,基本上,Keras使用Python在引擎盖下做一些魔术
每次在Keras张量上调用Keras层时,它都会输出一个Keras张量,该张量已根据层的功能进行了数学转换,但也会将有关该层的一些信息添加到此Keras张量中(在对象的Python属性中)
比如你的例子:
所以基本上Keras已经知道模型内部是什么
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