了解get_config()函数的返回值以及其含义
get_config()函数是Keras模型对象的一个方法，用于获取模型的配置信息。它返回一个包含模型配置的Python字典，可以用于保存和加载模型。
返回值说明：
get_config()函数的返回值是一个字典，包含了模型的所有配置信息。返回字典的结构如下所示：
{
'class_name': 'Model',
'config': {
'name': 'model_name',
'layers': [
{
'class_name': 'Layer',
'config': {
'name': 'layer_name',
'trainable': True,
...
}
},
...
],
...
}
}
其中，class_name表示模型或层的类名，config是一个包含了模型或层的所有属性和参数的字典。例如，对于Keras的Sequential模型来说，可以获取到模型的名称、层的类型（如全连接层、卷积层等）、层的名称、是否可训练等信息。
使用例子：
下面是一个使用get_config()函数获取模型配置的例子：
from tensorflow import keras
# 创建一个简单的Sequential模型
model = keras.models.Sequential([
keras.layers.Dense(64, input_shape=(784,), activation='relu', name='dense_1'),
keras.layers.Dense(10, activation='softmax', name='dense_2')
])
# 获取模型的配置信息
model_config = model.get_config()
print(model_config)
输出结果：
{
'name': 'sequential',
'layers': [
{
'class_name': 'Dense',
'config': {
'name': 'dense_1',
'trainable': True,
'dtype': 'float32',
'units': 64,
'activation': 'relu',
...
}
},
{
'class_name': 'Dense',
'config': {
'name': 'dense_2',
'trainable': True,
'dtype': 'float32',
'units': 10,
'activation': 'softmax',
...
}
}
]
}
以上例子中，通过Sequential模型的get_config()函数获取了模型的配置信息，并将其存储在变量model_config中。然后，打印出了该配置信息。
配置信息中包含了模型的名称（name）、层的类型（class_name）、层的名称（name）、是否可训练（trainable）等属性。例如，可以看到模型名称为"sequential"， 层是Dense层，名称为"dense_1"，包含了所使用的激活函数、输出单元数等属性。不同类型的层会有不同的属性。
在实际应用中，可以利用get_config()函数获得模型的配置信息，然后通过from_config()函数加载模型的配置，或者将配置保存到文件中。这样可以方便地保存和加载模型及其配置信息。