我创建了这个模型

num_items = 1250num_users = 1453emb_size = 64input_userID = Input(shape=[1], name='user_ID')input_itemID = Input(shape=[1], name='item_ID')user_emb_GMF = Embedding(num_users, emb_size, name='user_emb_GMF')(input_userID)item_emb_GMF = Embedding(num_items, emb_size, name='item_emb_GMF')(input_itemID)interraction_map = tf.expand_dims(Dot(axes=1)([user_emb_GMF,item_emb_GMF]), -1)print(interraction_map)conv = Conv2D(32, 2, strides=2, activation='relu', padding="SAME", input_shape=interraction_map.shape[1:], name='conv1')(interraction_map)for i in range(2,7):#其他卷积层    conv = Conv2D(32, 2, strides=2, activation='relu', padding="SAME",name='conv%d'%(i))(conv)reshaped_conv = Flatten()(conv)# 在这里我需要采取行动并创建预测out = Dense(1, name='output' )(reshaped_conv)#out = Dense(1,activation='sigmoid',name='output')(layer)oncf_model = Model([input_userID, input_itemID], out)tf.keras.utils.plot_model(oncf_model, show_shapes=True)

我希望输出层是以下操作的结果：

output_layer = tf.matmul(reshaped_conv, W) + b

其中W是一个形状为(32,1)的张量（权重），b是一个形状为(1)的张量（偏置）。

我想知道在这种特定情况下，使用matmul进行的操作是否与Dense层执行的操作等同

out = Dense(1, name='output' )(reshaped_conv)

回答：

是的，它们是相同的… 你可以自己测试

X = np.random.uniform(0,1, (32,10)).astype('float32')x = Dense(1)pred = x(X)W, b = x.get_weights()(pred == (tf.matmul(X, W) + b)).numpy().all() # TRUE