我构建了一个简单的神经网络，

model = Sequential()model.add(Dense(20, input_dim=5, activation='sigmoid'))model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

我可以通过以下方式获取其权重：

summary = model.summary()W_Input_Hidden = model.layers[0].get_weights()[0]W_Output_Hidden = model.layers[1].get_weights()[0]print(summary)print('INPUT-HIDDEN LAYER WEIGHTS:')print(W_Input_Hidden)print('HIDDEN-OUTPUT LAYER WEIGHTS:')print(W_Output_Hidden)

但是，通过这种方式，我只能得到权重矩阵（5×20 和 1×20），而没有得到偏置值。我该如何获取偏置值呢？

回答：

非常简单，对于Dense层来说，get_weights()返回的数组中的第二个元素就是偏置值：

B_Input_Hidden = model.layers[0].get_weights()[1]B_Output_Hidden = model.layers[1].get_weights()[1]