Keras get_weights()不会返回所有权重

Keras是一个开源的深度学习框架，用于构建和训练神经网络模型。get_weights()是Keras中的一个函数，用于获取模型中所有层的权重。

然而，get_weights()函数并不会返回所有权重。它只会返回模型中可训练的权重，即需要通过反向传播进行更新的权重。这些权重通常是在模型的层中定义的可训练参数，如卷积层和全连接层的权重矩阵。

get_weights()函数返回的是一个包含权重数组的列表。每个权重数组对应一个层的权重。对于卷积层，权重数组的形状通常是（卷积核高度，卷积核宽度，输入通道数，输出通道数）。对于全连接层，权重数组的形状通常是（输入特征数，输出特征数）。

使用get_weights()函数可以方便地查看模型中的权重，并进行进一步的分析和处理。例如，可以使用这些权重来可视化卷积层的卷积核，或者用于特征提取和转移学习等任务。

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请注意，本回答仅涵盖了Keras中get_weights()函数的基本概念和相关产品介绍，具体的应用场景和优势需要根据具体情况进行进一步的研究和探索。