python - Keras 模型架构

Question

这个问题已经有答案了:

Keras plot_model not showing the input layer appropriately (1 个回答)

已关闭 4 年前。

我创建了 Keras 模型。然后我使用了一个函数来绘制模型架构图。它创建了如下所示的 png 文件。

创建模型的代码:

model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(train_X.shape[1], train_X.shape[2])))
model.add(Dense(1, activation='linear'))
model.compile(loss='mae', optimizer='adam', metrics=[self.coeff_determination])

创建架构 png 图像的行:

plot_model(model, to_file='C:\CSV\model.png', show_layer_names=True, show_shapes=True)

这是我得到的图像:

问题是图表顶部的大数字意味着什么。

Answer 1

最初回答here 。检查此链接:https://github.com/keras-team/keras/issues/10638

在 keras/engine/sequential.py 中 - 注释掉以下代码:

@property
def layers(self):
    # Historically, `sequential.layers` only returns layers that were added
    # via `add`, and omits the auto-generated `InputLayer`
    # that comes at the bottom of the stack.
    if self._layers and isinstance(self._layers[0], InputLayer):
        return self._layers[1:]
    return self._layers