如果我在其中包含32个卷积5x5 rgb内核的层，我希望形状为（32，5，5，3）为（count，h，w，rgb），但实际上是 （5、5、3、32）。由于
for kern in kernels:
无法正常工作。我得到了一系列的（5，3，32）ndarrays。我没有得到每个5x5 rgb内核。 我只是做错了吗？
答案 0 :(得分：0)
奇怪的是，kernel以(h, w, channels, filters)的形式存储，就像implementation暗示的那样：
kernel_shape = self.kernel_size + (self.filters, input_dim)
self.kernel = self.add_weight(shape=kernel_shape, ...)
...
但是，如果这是您所看到的，并且需要遍历每个过滤器，为什么不直接使用np.moveaxis移动轴：
kernel = np.moveaxis(kernel, -1,0)
获得所需的(kernels, h, w, channels)。