我了解到我们可以使用layer.get_weights()函数来获取层的权重和偏置。这将返回一个长度为2的列表。层的权重存储在layer.get_weights()[0]中，而偏置存储在layer.get_weights()[1]中（如果在定义层时没有禁用偏置）。这对于普通的卷积层是成立的。
我最近在EfficientDet模型中使用了可分离卷积层作为其中一层。
layers.SeparableConv2D(num_channels, kernel_size=kernel_size, strides=strides, padding='same', use_bias=True, name=str(name)+"/conv")当我尝试使用相同的layer.get_weights()函数时，它返回了一个长度为3的列表，而我期望它是2，与上面相同。对此，我对列表中的三个值有些困惑。任何帮助和建议都将不胜感激。
回答：
SeparableConv2D层计算的是深度可分离卷积，与普通卷积不同，它需要2个核（2个权重张量）。无需过多细节，它使用第一个核来计算深度卷积，应用此操作后，它使用第二个核来计算点卷积。这样做的主要目的是减少参数数量，从而减少计算量。
这是一个简单的例子。假设我们有一张28x28x3的输入图像（宽度、高度、通道数），我们应用普通的2D卷积（假设16个滤波器和5×5的核，没有步长/填充）。
如果我们进行计算，最终得到5x5x3x16（5×5的滤波器大小，3个输入通道和16个滤波器）= 1200个核参数 + 16个偏置参数（每个滤波器一个）= 1216。我们可以验证这一点
model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Input(shape=(28, 28, 3)), tf.keras.layers.Conv2D(16, (5, 5)),])model.summary()给我们
Layer (type) Output Shape Param # =================================================================conv2d_4 (Conv2D) (None, 24, 24, 16) 1216如果我们提取核参数。
print(model.layers[0].get_weights()[0].shape)这给我们
(5, 5, 3, 16)现在，让我们考虑可分离的2D卷积，它有2个核，深度核由每个输入通道的单独5x5x1权重矩阵组成，在我们案例中 – 5x5x3（5x5x3x1 – 为了与4D keras张量保持一致）。这给我们75个参数。
点核是一个简单的1×1卷积（它在每个输入点上操作），用于增加结果的深度到指定的滤波器数量。在我们案例中 – 1x1x3x16，这给我们48个参数。
总的来说，我们有第一个核的75个参数和第二个核的48个参数，这给我们123个参数，再加上16个偏置参数。也就是139个参数。
在keras中，
model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Input(shape=(28, 28, 3)), tf.keras.layers.SeparableConv2D(16, (5, 5)),])model.summary()给我们
Layer (type) Output Shape Param # =================================================================separable_conv2d_7 (Separabl (None, 24, 24, 16) 139 如我们所见，这层的输出形状与普通卷积层完全相同，但现在我们有2个核，参数少得多。同样，我们可以提取这两个核的参数，
print(model.layers[0].get_weights()[0].shape)print(model.layers[0].get_weights()[1].shape)这给我们
(5, 5, 3, 1)(1, 1, 3, 16)如果你想了解更多关于可分离卷积如何工作的详细信息，可以阅读这篇文章。
