Wie erhält man die Form/Dimension der Schichten?

Question

Wenn ich ein Modell wie folgt definiert sind:

def create_basic_model_terse(input, out_dims): 

    with default_options(activation=relu): 
     model = Sequential([ 
      LayerStack(3, lambda i: [ 
       Convolution((5,5), [32,32,64][i], init=glorot_uniform(), pad=True), 
       MaxPooling((3,3), strides=(2,2)) 
      ]), 
      Dense(64, init=glorot_uniform()), 
      Dense(out_dims, init=glorot_uniform(), activation=None) 
     ]) 

    return model(input) 

Wie kann ich über jede Schicht eine Art von Informationen im Netz wie Ausgangsform/Abmessungen bekommen?

Answer 1

Sie können CNTK 202 Tutorials betrachten. Es gibt andere Tutorials wie CNTK 105, die auch zeigen, wie man verschiedene Attribute von Modellen bekommt.

For a model 
 
def create_model(): 
 
with default_options(initial_state=0.1): 
 
    return Sequential([ 
 
     Embedding(emb_dim), 
 
     Recurrence(LSTM(hidden_dim), go_backwards=False), 
 
     Dense(num_labels) 
 
    ]) 
 

 

 

 
model = create_model() 
 
print(len(model.layers)) 
 
print(model.layers[0].E.shape) 
 
print(model.layers[2].b.value)