TensorFlow致密层:1维权重？
TensorFlow致密层:1维权重？
提问于 2019-04-19 06:18:32
我以以下方式建立了我的网络：
model = keras.Sequential([
keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])我希望这个配置是这样的：
[784 neurons]
(784,128 weights)
[128 neurons]
(128,10 weights)
[10 neurons]但是，当我用model.get_weights()打印网络的权重时，它会产生以下输出：
for w in model.get_weights():
print(w.shape,"\n")(784,128) (128，) (128、10) (10，)
为什么这个模型中存在(128，)和(10，)？
回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2019-04-20 01:52:44
(784, 128)和(128, 10)是最后两层权重。(128,)和(10,)是最后两层偏差。如果不需要偏差，则可以使用use_bias参数来设置它。例如：
import keras
model = keras.Sequential([
keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
keras.layers.Dense(128, use_bias=False,activation='relu'),
keras.layers.Dense(10, use_bias=False,activation='softmax')
])
for w in model.get_weights():
print(w.shape,"\n")
# print
(784, 128)
(128, 10) 页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/55757445
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