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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。
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P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布
3月20日消息，近期博主@数码闲聊站 透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。
而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？
根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。