我的输入图像有8个通道，我的输出（标签）有1个通道，我的CNN在keras中如下所示：
def set_model(ks1=5, ks2=5, nf1=64, nf2=1):
model = Sequential()
model.add(Conv2D(nf1, padding="same", kernel_size=(ks1, ks1),
activation='relu', input_shape=(62, 62, 8)))
model.add(Conv2D(nf2, padding="same", kernel_size=(ks2, ks2),
activation='relu'))
model.compile(loss=keras.losses.binary_crossentropy,
optimizer=keras.optimizers.Adadelta())
return model
我在这里的过滤器对于所有8个通道都是相同的 . 我想要的是一个3D过滤器，类似于（8,5,5），每个通道都有一个单独的过滤器，因为这些通道具有不同的重要性 .
以下是上面实现的模型的摘要：
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
conv2d_1 (Conv2D) (None, 62, 62, 64) 12864
_________________________________________________________________
conv2d_2 (Conv2D) (None, 62, 62, 1) 1601
=================================================================
Total params: 14,465
Trainable params: 14,465
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
当我得到第一层的权重形状时，我得到以下结果：
for layer in model.layers:
weights = layer.get_weights()
len(weights)
2
a = np.array(weights[0])
a.shape
(5, 5, 64, 1)
而且我想知道第一层的重量形状是8？