Keras网络层

1 所有的Keras层对象都有如下方法：

layer.get_weights()：返回层的权重（numpy array）

layer.set_weights(weights)：从numpy array中将权重加载到该层中，要求numpy array的形状与* layer.get_weights()的形状相同

layer.get_config()：返回当前层配置信息的字典，层也可以借由配置信息重构。

如果层仅有一个计算节点（即该层不是共享层），则可以通过下列方法获得输入张量、输出张量、输入数据的形状和输出数据的形状：
layer.input：获得输入张量

layer.output：输出张量

layer.input_shape：输入数据的形状

layer.output_shape：输出数据的形状

如果该层有多个计算节点（参考层计算节点和共享层）。可以使用下面的方法

layer.get_input_at(node_index)

layer.get_output_at(node_index)

layer.get_input_shape_at(node_index)

layer.get_output_shape_at(node_index)