权重形状是指什么,怎么查看
时间: 2023-12-24 22:17:28 浏览: 47
权重形状指的是神经网络中各层的权重张量的维度。例如,对于一个卷积层,它的权重张量的维度通常为 (kernel_size, kernel_size, input_channel, output_channel),其中 kernel_size 是卷积核的大小,input_channel 是输入通道数,output_channel 是输出通道数。对于一个全连接层,它的权重张量的维度通常为 (input_size, output_size),其中 input_size 是输入特征维度,output_size 是输出特征维度。
你可以通过模型中各层的 `get_weights()` 方法来查看权重形状。例如,对于一个卷积层,你可以使用以下代码来查看它的权重形状:
```
conv_layer = model.layers[0] # 假设模型的第一层是卷积层
weights = conv_layer.get_weights()[0] # 获取卷积层的权重张量
print(weights.shape) # 输出权重张量的维度
```
对于一个全连接层,你可以使用以下代码来查看它的权重形状:
```
dense_layer = model.layers[-1] # 假设模型的最后一层是全连接层
weights = dense_layer.get_weights()[0] # 获取全连接层的权重张量
print(weights.shape) # 输出权重张量的维度
```
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