在 Keras 中显示内核内容的方法
method that shows kernel content in Keras
训练模型后如何查看Keras卷积层中使用的每个内核（过滤器）的内容？
（例如，对于具有 10 个过滤器 (3*3) 的 2D 卷积层。）
如果你的模型保存在model，你可以像这样访问第N层的内核：
kernels = model.layers[N].kernel
对于具有 10 个 3x3 内核的二维卷积，形状将为 [3, 3, x, 10]，其中 x 是上一层的通道数。例如，您可以使用 matplotlib 可视化内容。
训练模型后如何查看Keras卷积层中使用的每个内核（过滤器）的内容？
（例如，对于具有 10 个过滤器 (3*3) 的 2D 卷积层。）
如果你的模型保存在model，你可以像这样访问第N层的内核：
kernels = model.layers[N].kernel
对于具有 10 个 3x3 内核的二维卷积，形状将为 [3, 3, x, 10]，其中 x 是上一层的通道数。例如，您可以使用 matplotlib 可视化内容。