如何在卷积神经网络中的合并图层之后打印图像大小

我正在python中使用theano和keras创建一个CNN。我只想在使用python的卷积层和合并图层之后打印图像大小。我使用cifar10数据集（3，32，32），我想知道图像大小减少了多少。如何在卷积神经网络中的合并图层之后打印图像大小

image = X_train[1] 
print(image.shape)

使用Theano后端。

(3, 32, 32)

如果您使用的是Sequential（）模型，则可以在插入该图层后执行model.summary（）。

如果您在使用功能API，你可以创建一个模型

keras.models.Model(input=my_input_layer,output=my_last_layer).summary()

有何帮助？

2017-03-09 12:47:25

是的非常感谢你 –

我想问一个关于我看到model.summary（）的问题。我将一个conv2d转换为cifar10数据集，内核为3 * 3和32个特征映射，出图不应该是（（32-3）+1）/ 1 = 30 * 30输出图像？我从总结中看到输出是32,32,32 –

它取决于卷积层中的border_mode参数 –

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