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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:

代码语言:txt
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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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