要在不同的输入上共享同一个层，只需实例化该层一次，然后根据需要传入你想要的输入 即可： # 这一层可以输入一个矩阵，并返回一个 64 维的向量 shared_lstm = LSTM(64) # 当我们重用相同的图层实例多次，图层的权重也会被重用 (它其实就是同一层) encoded_a = shared_lstm(tweet_a) encoded_b = shared_lstm(tweet_b) # 然后再连接两个向量： 输出），并且为该层添加 一个「节点」，将输入张量连接到输出张量。当多次调用同一个图层时，该图层将拥有多个节点 索引 (0, 1, 2…)。 在之前版本的 Keras 中，可以通过 layer.get_output() 来获得层实例的输出张量，或者通 过 layer.output_shape 来获取其输出形状。现在你依然可以这么做（除了 get_output() 已经 被 output 属 矩阵的列表形式返回层的权重。 • layer.set_weights(weights): 从含有 Numpy 矩阵的列表中设置层的权重（与 get_weights 的输出形状相同）。 • layer.get_config(): 返回包含层配置的字典。此图层可以通过以下方式重置： layer = Dense(32) config = layer.get_config() reconstructed_layer

5 版更改: 内存视图现在可使用整数元组进行索引。 memoryview 具有以下一些方法： __eq__(exporter) memoryview 与 PEP 3118 中的导出器这两者如果形状相同，并且如果当使用struct 语法解 读操作数的相应格式代码时所有对应值都相同，则它们就是等价的。 对 于tolist() 当 前 所 支 持 的struct 格 式 字 符 串 子 集， 如 ValueError: operation forbidden on released memoryview object 3.2 新版功能. cast(format[, shape]) 将内存视图转化为新的格式或形状。shape 默认为 [byte_length//new_itemsize]，这意 味着结果视图将是一维的。返回值是一个新的内存视图，但缓冲区本身不会被复制。支持的 转化有 1D -> C-contiguous calcsize('H') == m.itemsize True ndim 一个整数，表示内存所代表的多维数组具有多少个维度。 shape 一个整数元组，通过ndim 的长度值给出内存所代表的 N 维数组的形状。 在 3.3 版更改: 当 ndim = 0 时值为空元组而不再为 None。 strides 一个整数元组，通过ndim 的长度给出以字节表示的大小，以便访问数组中每个维度上的每个 元素。

5 版更改: 内存视图现在可使用整数元组进行索引。 memoryview 具有以下一些方法： __eq__(exporter) memoryview 与 PEP 3118 中的导出器这两者如果形状相同，并且如果当使用struct 语法解读操 作数的相应格式代码时所有对应值都相同，则它们就是等价的。 对于tolist() 当前所支持的struct 格式字符串子集，如果 v.tolist() == ValueError: operation forbidden on released memoryview object 3.2 新版功能. cast(format[, shape]) 将内存视图转化为新的格式或形状。shape 默认为 [byte_length//new_itemsize]，这意味 着结果视图将是一维的。返回值是一个新的内存视图，但缓冲区本身不会被复制。支持的转化有 1D -> C-contiguous 68 Chapter 4. 内置类型 The Python Library Reference, 发布 3.7.13 shape 一个整数元组，通过ndim 的长度值给出内存所代表的 N 维数组的形状。 在 3.3 版更改: 当 ndim = 0 时值为空元组而不再为 None。 strides 一个整数元组，通过ndim 的长度给出以字节表示的大小，以便访问数组中每个维度上的每个元 素。

5 版更改: 内存视图现在可使用整数元组进行索引。 memoryview 具有以下一些方法： __eq__(exporter) memoryview 与 PEP 3118 中的导出器这两者如果形状相同，并且如果当使用struct 语法解 读操作数的相应格式代码时所有对应值都相同，则它们就是等价的。 对 于tolist() 当 前 所 支 持 的struct 格 式 字 符 串 子 集， 如 ValueError: operation forbidden on released memoryview object 3.2 新版功能. cast(format[, shape]) 将内存视图转化为新的格式或形状。shape 默认为 [byte_length//new_itemsize]，这意 味着结果视图将是一维的。返回值是一个新的内存视图，但缓冲区本身不会被复制。支持的 转化有 1D -> C-contiguous calcsize('H') == m.itemsize True ndim 一个整数，表示内存所代表的多维数组具有多少个维度。 shape 一个整数元组，通过ndim 的长度值给出内存所代表的 N 维数组的形状。 在 3.3 版更改: 当 ndim = 0 时值为空元组而不再为 None。 strides 一个整数元组，通过ndim 的长度给出以字节表示的大小，以便访问数组中每个维度上的每个 元素。

5 版更改: 内存视图现在可使用整数元组进行索引。 memoryview 具有以下一些方法： __eq__(exporter) memoryview 与 PEP 3118 中的导出器这两者如果形状相同，并且如果当使用struct 语法解 读操作数的相应格式代码时所有对应值都相同，则它们就是等价的。 对 于tolist() 当 前 所 支 持 的struct 格 式 字 符 串 子 集， 如 ValueError: operation forbidden on released memoryview object 3.2 新版功能. cast(format[, shape]) 将内存视图转化为新的格式或形状。shape 默认为 [byte_length//new_itemsize]，这意 味着结果视图将是一维的。返回值是一个新的内存视图，但缓冲区本身不会被复制。支持的 转化有 1D -> C-contiguous calcsize('H') == m.itemsize True ndim 一个整数，表示内存所代表的多维数组具有多少个维度。 shape 一个整数元组，通过ndim 的长度值给出内存所代表的 N 维数组的形状。 在 3.3 版更改: 当 ndim = 0 时值为空元组而不再为 None。 strides 一个整数元组，通过ndim 的长度给出以字节表示的大小，以便访问数组中每个维度上的每个 元素。

5 版更改: 内存视图现在可使用整数元组进行索引。 memoryview 具有以下一些方法： __eq__(exporter) memoryview 与 PEP 3118 中的导出器这两者如果形状相同，并且如果当使用struct 语法解读操 作数的相应格式代码时所有对应值都相同，则它们就是等价的。 对于tolist() 当前所支持的struct 格式字符串子集，如果 v.tolist() == Chapter 4. 内置类型 The Python Library Reference, 发布 3.8.20 3.2 新版功能. cast(format[, shape]) 将内存视图转化为新的格式或形状。shape 默认为 [byte_length//new_itemsize]，这意味 着结果视图将是一维的。返回值是一个新的内存视图，但缓冲区本身不会被复制。支持的转化有 1D -> C-contiguous calcsize('H') == m.itemsize True ndim 一个整数，表示内存所代表的多维数组具有多少个维度。 shape 一个整数元组，通过ndim 的长度值给出内存所代表的 N 维数组的形状。 在 3.3 版更改: 当 ndim = 0 时值为空元组而不再为 None。 strides 一个整数元组，通过ndim 的长度给出以字节表示的大小，以便访问数组中每个维度上的每个元 素。

5 版更改: 内存视图现在可使用整数元组进行索引。 memoryview 具有以下一些方法： __eq__(exporter) memoryview 与 PEP 3118 中的导出器这两者如果形状相同，并且如果当使用struct 语法解读操 作数的相应格式代码时所有对应值都相同，则它们就是等价的。 对于tolist() 当前所支持的struct 格式字符串子集，如果 v.tolist() == ValueError: operation forbidden on released memoryview object 3.2 新版功能. cast(format[, shape]) 将内存视图转化为新的格式或形状。shape 默认为 [byte_length//new_itemsize]，这意味 着结果视图将是一维的。返回值是一个新的内存视图，但缓冲区本身不会被复制。支持的转化有 1D -> C-contiguous 68 Chapter 4. 内置类型 The Python Library Reference, 发布 3.6.15 shape 一个整数元组，通过ndim 的长度值给出内存所代表的 N 维数组的形状。 在 3.3 版更改: 当 ndim = 0 时值为空元组而不再为 None。 strides 一个整数元组，通过ndim 的长度给出以字节表示的大小，以便访问数组中每个维度上的每个元 素。

5 版更改: 内存视图现在可使用整数元组进行索引。 memoryview 具有以下一些方法： __eq__(exporter) memoryview 与 PEP 3118 中的导出器这两者如果形状相同，并且如果当使用struct 语法解读操 作数的相应格式代码时所有对应值都相同，则它们就是等价的。 对于tolist() 当前所支持的struct 格式字符串子集，如果 v.tolist() == ValueError: operation forbidden on released memoryview object 3.2 新版功能. cast(format[, shape]) 将内存视图转化为新的格式或形状。shape 默认为 [byte_length//new_itemsize]，这意味 着结果视图将是一维的。返回值是一个新的内存视图，但缓冲区本身不会被复制。支持的转化有 1D -> C-contiguous 68 Chapter 4. 内置类型 The Python Library Reference, 发布 3.6.15 shape 一个整数元组，通过ndim 的长度值给出内存所代表的 N 维数组的形状。 在 3.3 版更改: 当 ndim = 0 时值为空元组而不再为 None。 strides 一个整数元组，通过ndim 的长度给出以字节表示的大小，以便访问数组中每个维度上的每个元 素。

5 版更改: 内存视图现在可使用整数元组进行索引。 memoryview 具有以下一些方法： __eq__(exporter) memoryview 与 PEP 3118 中的导出器这两者如果形状相同，并且如果当使用struct 语法解 读操作数的相应格式代码时所有对应值都相同，则它们就是等价的。 对 于tolist() 当 前 所 支 持 的struct 格 式 字 符 串 子 集， 如 ValueError: operation forbidden on released memoryview object 3.2 新版功能. cast(format[, shape]) 将内存视图转化为新的格式或形状。shape 默认为 [byte_length//new_itemsize]，这意 味着结果视图将是一维的。返回值是一个新的内存视图，但缓冲区本身不会被复制。支持的 转化有 1D -> C-contiguous calcsize('H') == m.itemsize True ndim 一个整数，表示内存所代表的多维数组具有多少个维度。 shape 一个整数元组，通过ndim 的长度值给出内存所代表的 N 维数组的形状。 在 3.3 版更改: 当 ndim = 0 时值为空元组而不再为 None。 strides 一个整数元组，通过ndim 的长度给出以字节表示的大小，以便访问数组中每个维度上的每个 元素。

5 版更改: 内存视图现在可使用整数元组进行索引。 memoryview 具有以下一些方法： __eq__(exporter) memoryview 与 PEP 3118 中的导出器这两者如果形状相同，并且如果当使用struct 语法解读操 作数的相应格式代码时所有对应值都相同，则它们就是等价的。 对于tolist() 当前所支持的struct 格式字符串子集，如果 v.tolist() == ValueError: operation forbidden on released memoryview object 3.2 新版功能. cast(format[, shape]) 将内存视图转化为新的格式或形状。shape 默认为 [byte_length//new_itemsize]，这意味 着结果视图将是一维的。返回值是一个新的内存视图，但缓冲区本身不会被复制。支持的转化有 1D -> C-contiguous calcsize('H') == m.itemsize True ndim 一个整数，表示内存所代表的多维数组具有多少个维度。 shape 一个整数元组，通过ndim 的长度值给出内存所代表的 N 维数组的形状。 在 3.3 版更改: 当 ndim = 0 时值为空元组而不再为 None。 strides 一个整数元组，通过ndim 的长度给出以字节表示的大小，以便访问数组中每个维度上的每个元 素。