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keras获得model中某一层的某一个Tensor的输出维度教程
脚本专栏 2025/1/2 佚名
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获得某层tensor的输出维度

代码如下所示：

from keras import backend as K

@wraps(Conv2D)
def my_conv(*args,**kwargs):
  new_kwargs={'kernel_regularizer':l2(5e-6)}
  new_kwargs['padding']='valid' #'same'
  new_kwargs['strides']=(2,2) if kwargs.get('strides')==(2,2) else (1,1)
  # new_kwargs['kernel_initializer']=keras.initializers.glorot_uniform(seed=0)
  new_kwargs.update(kwargs)
  return Conv2D(*args,**new_kwargs)
def conv(x,**kwargs):
  x=my_conv(**kwargs)(x)
  x=BatchNormalization(axis=-1)(x)
  x=LeakyReLU(alpha=0.05)(x)
  return x

def inception_resnet_a(x_input):
  x_short=x_input
  s1=conv(x_input,filters=32,kernel_size=(1,1))

  s2=conv(x_input,filters=32,kernel_size=(1,1))
  s2=conv(s2,filters=32,kernel_size=(3,3),padding='same')

  s3=conv(x_input,filters=32,kernel_size=(1,1))
  s3=conv(s3,filters=48,kernel_size=(3,3),padding='same')
  s3=conv(s3,filters=64,kernel_size=(3,3),padding='same')
  x=keras.layers.concatenate([s1,s2,s3])
  x=conv(x,filters=384,kernel_size=(1,1))
  x=layers.Add()([x_short,x])
  x=LeakyReLU(alpha=0.05)(x)
  
  print(K.int_shape(x))

使用K.int_shape(tensor_name)即可得到对应tensor的维度

以上这篇keras获得model中某一层的某一个Tensor的输出维度教程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。

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