Python中利用keras.utilsget_source_inputs()函数获取Numpy数据的技巧

在Keras中，可以使用keras.utils.get_source_inputs()函数来获取输入数据的相关信息。该函数可以用于获取给定模型的输入数据的源信息，包括输入数据的形状、名称等。

keras.utils.get_source_inputs()函数的参数是一个模型对象或者一个Keras层的输入张量。该函数返回一个列表，包含了输入数据的源信息。

下面是一个使用keras.utils.get_source_inputs()函数的例子：

import keras
from keras.layers import Input, Dense, Conv2D, Flatten
from keras.models import Model

# 定义一个简单的模型
inputs = Input(shape=(32, 32, 3))
x = Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')(inputs)
x = Flatten()(x)
outputs = Dense(10, activation='softmax')(x)
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

# 获取输入数据的源信息
source_inputs = keras.utils.get_source_inputs(model.input)
print(source_inputs)

上述例子中，首先定义一个简单的卷积神经网络模型，该模型的输入数据的形状是(32, 32, 3)。然后使用keras.utils.get_source_inputs()函数来获取输入数据的源信息，存储在source_inputs变量中。

运行上述代码，输出将是一个列表，其中包含了一个<tf.Tensor 'input_1:0' shape=(None, 32, 32, 3) dtype=float32>的字符串。这个字符串表示模型的输入张量的源信息，包括输入张量的名称、形状和数据类型。

使用keras.utils.get_source_inputs()函数可以灵活地获取输入数据的源信息，方便进行各种操作，如获取输入数据的形状、名称等。