当使用带有Tensorflow的CNN时，惊厥矩阵是什么样的（内核值是多少）？
看一下CNN的基本示例：
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
卷积矩阵是什么样的？3x3矩阵的值是多少？
在上面的示例中，我们使用3个Conv2D层（每个层使用3x3的卷积矩阵）。那三个矩阵是否相同？否则它们会有不同的价值？
# For 1 layer <conv> (weight)
model.layers[0].get_weights()[0]
# For 1 layer <conv> (bias)
model.layers[0].get_weights()[1]
# For 2 layer <pool> (no weight and bias term) <so empty list is returned>
model.layers[1].get_weights()
#and so on....
转换矩阵是一个4D张量（in_channel×filter_size×filter_size×out_channel），对于您的情况：（3，3，3，32）。
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