keras.utilsget_source_inputs()在Python中的用法

keras.utils.get_source_inputs() 是 Keras 中的一个函数，用于获取模型输入的列表。

该函数接受一个模型的输入张量列表或一个单独的输入张量，并返回一个输入张量的列表。

该函数主要用于在构建 Keras 模型时，获取输入的列表，以便在创建模型的输入层时使用。

下面是一个使用例子：

import keras
from keras.layers import Input, Dense
from keras.utils import get_source_inputs

# 定义模型的输入张量
input_tensor = Input(shape=(100,))

# 获取输入张量的列表
inputs = get_source_inputs(input_tensor)
print("Inputs:", inputs)

# 构建简单的全连接层模型
output = Dense(10)(inputs[0])
model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=output)

# 打印模型信息
model.summary()

在这个例子中，我们首先定义了一个形状为 (100,) 的输入张量 input_tensor。

然后，我们使用 get_source_inputs 函数获取输入张量列表 inputs。由于 input_tensor 是一个单独的张量，因此 inputs 列表中只有一个元素。

接下来，我们使用 inputs[0] 构建了一个全连接层，并将其作为输出层。

最后，我们使用 keras.Model 函数创建了一个模型，并使用 inputs 作为输入张量列表， output 作为输出张量。

执行以上代码，我们可以看到以下输出：

Inputs: [<tf.Tensor 'input_1:0' shape=(?, 100) dtype=float32>]
Model: "model_1"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
input_1 (InputLayer)         (None, 100)               0         
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense)              (None, 10)                1010      
=================================================================
Total params: 1,010
Trainable params: 1,010
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

可以看到，inputs 列表仅包含一个张量 <tf.Tensor 'input_1:0' shape=(?, 100) dtype=float32>。接着，模型的输入层被命名为 input_1，输出层被命名为 dense_1。