keras.utilsget_source_inputs()函数的用途和使用方式

keras.utils.get_source_inputs()函数的用途是返回一个Keras模型的输入层。

在Keras中，模型一般通过指定输入层和输出层来构建。在构建模型之前，我们需要先指定模型的输入层。使用get_source_inputs()函数可以获取模型的输入层，进而使用这个输入层构建模型。

该函数的使用方式如下：

keras.utils.get_source_inputs([input_tensor, **kwargs])

参数说明：

- input_tensor：可选参数，一个Keras张量（即模型的输入）或输入的形状元组。如果指定了input_tensor，则返回的输入层会以input_tensor作为输入；如果没有指定input_tensor，则返回的输入层会具有指定形状的输入。

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

# 指定模型的输入层
input_tensor = Input(shape=(784,))
# 构建模型的其它层
hidden_layer = Dense(64, activation='relu')(input_tensor)
output_tensor = Dense(10, activation='softmax')(hidden_layer)

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

# 打印模型的输入层
print(model.inputs)

在上述代码中，我们首先使用Input函数指定了模型的输入层，接着使用Dense函数构建了隐藏层和输出层。在构建模型的过程中，我们通过get_source_inputs()函数获取模型的输入层，并通过inputs属性打印出来。输出结果如下：

[<KerasTensor: shape=(None, 784) dtype=float32 (created by layer 'input_1')>]

从结果中可以看到，返回的输入层是一个Keras张量对象，其形状为(None, 784)，表示模型的输入为一个二维的浮点数张量，每个样本有784个特征。

总结起来，get_source_inputs()函数的作用是获取一个Keras模型的输入层，并提供了一个便捷的方式来指定模型的输入。