获取单输入尺寸，该层只被使用了一次。

import kerasfrom keras.layers import Input, LSTM, Dense, Conv2Dfrom keras.models import Modela = 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 kerasfrom keras.layers import Input, LSTM, Dense, Conv2Dfrom keras.models import Modela = 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 kerasfrom keras.layers import Input, LSTM, Dense, Conv2Dfrom keras.models import Modela = 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。