я слой Conv2D определяет как:

Conv2D(96, kernel_size=(5, 5),
             activation='relu',
             input_shape=(image_rows, image_cols, 1),
             kernel_initializer=initializers.glorot_normal(seed),
             bias_initializer=initializers.glorot_uniform(seed),
             padding='same',
             name='conv_1')

Это первый слой в моей сети.
Входные размеры 64 на 160, изображение 1 канал.
Я пытаюсь визуализировать веса из этого сверточного слоя, но не знаю, как их получить.
Вот как я делаю это сейчас:

1.Call

layer.get_weights()[0]

Это возвращает массив формы (5, 5, 1, 96). 1, потому что изображения 1-канальные.

2,. Возьмите 5 на 5 фильтров

layer.get_weights()[0][:,:,:,j][:,:,0]

Очень некрасиво, но я не уверен, как это упростить, любые комментарии очень ценятся.

Я не уверен в этих 5 на 5 квадратов. Это фильтры на самом деле?
Если нет, то может кто-нибудь сказать, как правильно подобрать фильтры из модели?