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如何在Keras中获取图层的类型？

在Keras中获取图层的类型可以通过使用layer.__class__.__name__来实现。这个方法返回图层对象的类名，从而可以确定图层的类型。

以下是一个示例代码：

from keras.layers import Dense, Conv2D

# 创建一个全连接层和一个卷积层
dense_layer = Dense(units=64, activation='relu')
conv_layer = Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu')

# 打印图层的类型
print(dense_layer.__class__.__name__)  # 输出：Dense
print(conv_layer.__class__.__name__)  # 输出：Conv2D

在上面的代码中，我们创建了一个全连接层和一个卷积层，并使用__class__.__name__方法获取它们的类型。打印结果分别为"Dense"和"Conv2D"，表示这两个图层的类型。

对于Keras中的其他图层，也可以使用相同的方法获取它们的类型。这样可以方便地了解和处理不同类型的图层，以满足各种需求。

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相关搜索:Keras中的自定义图层 Keras中的自定义图层: def调用 Keras图层中的链接权重从pytorch中的特定图层获取输出使用functional API的Keras中的LSTM输入图层形状具有可变输入形状的Keras中的Flatten()图层向Keras中Flatten()图层的输出添加新要素在Keras中可视化图层的输出在Keras中合并图层中不兼容的形状在Keras中连接之前调整卷积图层的大小

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