我正在使用tensorflow后端.
依次应用卷积,最大池化,展平和密集层.卷积需要3D输入(高度,宽度,color_channels_depth).
卷积后,它变为(高度,宽度,Number_of_filters).
应用最大池高后,宽度会发生变化.但在应用展平层后究竟发生了什么？例如.
如果在展平之前输入是(24,24,32)那么它如何变平呢？
对于高度,每个过滤器编号的重量是顺序还是以某种其他方式顺序(24*24)？一个例子将被实际值所赏识.
我想在其他框架中使用转储的权重和模型架构进行测试.
我知道:
model.get_config() 可以给出模型的配置model.to_json 返回模型的表示形式作为JSON字符串,但表示不包括权重,仅包括体系结构model.save_weights(filepath) 将模型的权重保存为HDF5文件我想在json文件中保存体系结构和权重.