keras.utilsget_source_inputs()函数的详细解析及代码示例

keras.utils.get_source_inputs()函数用于获取给定模型的输入张量列表。它可以接受单个输入张量，也可以接受一个输入张量列表，然后返回经过处理的张量列表。

函数签名如下：

get_source_inputs(tensor, layer=None, node_index=None)

参数说明：

- tensor：可以是单个输入张量，也可以是一个输入张量列表。

- layer：层的实例或名称。

- node_index：节点索引。

返回值：

函数返回一个经过处理的输入张量列表。

下面是一个使用Keras构建的简单的多输入模型的示例：

from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense, concatenate

# 定义模型的输入层
input1 = Input(shape=(10,))
input2 = Input(shape=(20,))

# 定义模型的隐藏层
hidden1 = Dense(10, activation='relu')(input1)
hidden2 = Dense(10, activation='relu')(input2)

# 使用concatenate层将两个隐藏层的输出合并
merged = concatenate([hidden1, hidden2])

# 定义模型的输出层
output = Dense(1, activation='sigmoid')(merged)

# 创建模型
model = Model(inputs=[input1, input2], outputs=output)

# 获取模型的输入张量
inputs = keras.utils.get_source_inputs([input1, input2])
print(inputs)

运行上面的代码，会输出如下结果：

[<tf.Tensor 'input_1:0' shape=(None, 10) dtype=float32>, <tf.Tensor 'input_2:0' shape=(None, 20) dtype=float32>]

上面的例子中，输入层input1和input2分别定义为10维和20维的向量。然后通过两个Dense层将输入转换为10维的向量，并使用concatenate层将两个隐藏层的输出合并为输入形状为(None, 20)的张量。最后，通过一个Dense层将输出转换为一个二分类的输出。

在获取模型的输入时，我们使用keras.utils.get_source_inputs()函数，将input1和input2输入列表作为参数传入函数中。函数返回的结果是经过处理后的输入张量列表。在上面的例子中，输出结果是一个列表，包含两个张量，分别对应input1和input2。

总结：

keras.utils.get_source_inputs()函数用于获取给定模型的输入张量列表。它可以接受单个输入张量，也可以接受一个输入张量列表，然后返回经过处理的张量列表。使用该函数可以方便地获取模型的输入张量，以便进行后续的操作。