关于Keras的“层”（Layer）所有的Keras层对象都有如下方法： layer.get_weights()：返回层的权重（numpy array）
layer.set_weights(weights)：从numpy array中将权重加载到该层中，要求numpy array的形状与* layer.get_weights()的形状相同
layer.get_config()：返回当前层配置信息的字典，层也可以借由配置信息重构
from keras.utils.layer_utils import layer_from_configconfig = layer.get_config()layer = layer_from_config(config)
如果层仅有一个计算节点（即该层不是共享层），则可以通过下列方法获得输入张量、输出张量、输入数据的形状和输出数据的形状： layer.input
layer.output
layer.input_shape
layer.output_shape
如果该层有多个计算节点（参考层计算节点和共享层）。可以使用下面的方法 layer.get_input_at(node_index)
layer.get_output_at(node_index)
layer.get_input_shape_at(node_index)
layer.get_output_shape_at(node_index)
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