は、ガイドに従って、他のものと同じようにTensorFlowワークフロー（https://blog.keras.io/keras-as-a-simplified-interface-to-tensorflow-tutorial.html）と統合すると、がモデルになりません。ガイド。私たちはレイヤーを使っています。 TensorFlowへの単純なインターフェイスとして使用するときにコンパイルする必要はありません。 どのようにして重み（変数）にアクセスできますか？Kerasのレイヤーの変数へのアクセス
私たちはガイドのようなTensorFlowで使用している場合、我々はModelまたはCompileを呼び出しますが、単に構築するためにレイヤーを使用していないのでは。
あなたがモデルのように定義された部分について話している場合：
x = Dense(128, activation='relu')(img)
x = Dense(128, activation='relu')(x)
preds = Dense(10, activation='softmax')(x) # output layer with 10 units and a softmax activation
次に、あなたが変数にアクセスすることはできません、正しいですが、私たちは（レイヤーに名前を与えていないので、それがありますテンソルxのみを追跡しています）。あなたが同様の表記を使用しながら、変数にアクセスしたい場合は
あなたはこのような何かをしなければならないでしょう：
l1 = Dense(128, activation='relu')
l2 = Dense(128, activation='relu')
out = Dense(10, activation='softmax')
preds = out(l2(l1(img)))
l1.weightsによって
l1を言います。
あなたがSequential使用を使用した場合、変数にアクセスする方法に興味がある場合：。iはあなたが興味のある層の指標であるmodel.layers[i].weights
あなたが取得したいと思いコードを追加することができます変数は？ –