知道在Keras中，每个正向传播使用了多少次卷积核
有没有办法知道在Keras中，一个卷积核用于一个推理的次数？当然，这将是一个“高”数字，因为内核被应用了很多次。考虑到知道在Keras中，每个正向传播使用了多少次卷积核,keras,convolution,keras-layer,Keras,Convolution,Keras Layer,有没有办法知道在Keras中，一个卷积核用于一个推理的次数？当然，这将是一个“高”数字，因为内核被应用了很多次。考虑到型号？我们没有任何经验法则， 您必须尝试应用内核，看看什么适合您的模型。也许我误解了您的问题，但这不只是卷积层（假设二维卷积）输出形状的高度和宽度吗？因此，如果您的conv2d输出形状为（批大小、高度、宽度、特征），则表示内核应用了height*width次，每次生成一个带有特征的新“像素”通道 我不认为有一个函数可以实现这一点，但您可以自己计算它，知道内核大小、步长、填充和输入
型号您必须尝试应用内核，看看什么适合您的模型。也许我误解了您的问题，但这不只是卷积层（假设二维卷积）输出形状的高度和宽度吗？因此，如果您的conv2d输出形状为
（批大小、高度、宽度、特征）height*width特征的新“像素”