添加Convolution2D层的语法是Kerashttps://keras.io/layers/convolutional/#convolution2d.我无法正确传递"权重"参数。我该怎么做？
conv1_1 = Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation='relu', padding='same',
weight_and_bias=[weight, biases], name='conv1_1')(input)
权重形状为(nb_filter，nb_channel，filter_size，filter_ize(，偏差形状为(nb_channel(
您应该传递一个numpy数组列表以设置为初始权重。
对于Convolution2D，权重列表有两个项目，一个在形状(nb_filter, nb_channel, nb_row, nb_col)中，另一个在形式(nb_filter,)中。
根据Keras的作者：
如果你对这些形状有疑问，你可以简单地实例化您的层，然后调用
get_weights()，并查看输出参数权重以及方法set_weights(weights)，期望与输出完全相同的格式CCD_ 7。