了解张量流模型类如何将层/张量转换为模型

Question

outputs是张量对象。当我们制作model对象时，我们将input、x和outputs对象封装为一个tf.Model对象。我的困惑来自于模型是如何做到这一点的。难道没有足够的信息来封装完整的东西吗？当我检查model.layers属性时，它会返回所有三层，而不是两层。很明显，我们只给tf.keras.Model类的构造函数提供了两个输入(inputs和outputs(，那么在给定这些参数的情况下，它如何访问中间层x？

import tensorflow as tf
inputs = tf.keras.Input(shape=(3,))
x = tf.keras.layers.Dense(4, activation=tf.nn.relu)(inputs)
outputs = tf.keras.layers.Dense(5, activation=tf.nn.softmax)(x)
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

Answer 1

TensorFlow能够推断出要获得输出，必须通过层x。它特别需要这种能力来进行反向传播和更新所有权重。