Python中利用keras.utilsget_source_inputs()函数获取输入数据的简易方法

在Keras中，我们可以使用keras.utils.get_source_inputs()函数来获取模型的输入数据。该函数返回一个列表，包含模型的输入层的张量。

在深度学习中，模型的输入通常表示为张量，它可以是一个多维数组，用来存储训练样本。get_source_inputs()函数的主要目的是帮助我们获取这些输入张量，以便在构建模型时进行进一步处理。

下面是一个使用get_source_inputs()函数的示例：

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

# 定义模型的输入层
input_tensor = Input(shape=(784,))

# 构建模型的隐含层
hidden_layer = Dense(100)(input_tensor)

# 构建模型的输出层
output_tensor = Dense(10, activation='softmax')(hidden_layer)

# 创建模型
model = Model(inputs=get_source_inputs(input_tensor), outputs=output_tensor)

# 打印模型的输入张量
print(get_source_inputs(input_tensor))

在上面的示例中，我们首先定义了一个模型的输入层input_tensor，它是一个大小为784的一维数组。然后，我们构建了模型的隐含层和输出层，并用get_source_inputs()函数获取了输入张量。

最后，我们通过传递获取的输入张量和输出张量来创建模型。注意，在这里我们可以传递一个张量或张量列表作为输入，get_source_inputs()函数会返回一个列表，即使我们只传递一个张量。

接下来，我们打印了模型的输入张量。在这个例子中，输出将是[<KerasTensor: shape=(None, 784) dtype=float32 (created by layer 'input_1')>]，这是一个包含一个张量的列表。

总结起来，keras.utils.get_source_inputs()函数是一个方便的工具，用于获取Keras模型的输入张量。