为什么get_tensor_by_name不能正确获取tf.keras.layers定义的层的权重

get_tensor_by_name不能正确获取tf.keras.layers定义的层的权重是因为tf.keras.layers定义的层在模型中并没有被显式地命名，所以无法通过名称来获取权重。tf.keras.layers定义的层通常是通过函数式API或者Sequential模型方式创建的，它们会自动为每一层生成一个唯一的名称，但这些名称在模型中是不可见的。

要正确获取tf.keras.layers定义的层的权重，可以使用以下方法之一：

1. 使用层的索引：可以通过模型的layers属性获取所有层的列表，然后通过索引来获取指定层的权重。例如，如果要获取第一个层的权重，可以使用model.layers[0].weights。
2. 使用层的变量名：可以通过层的变量名来获取权重。层的变量名可以通过layer.name属性获取。例如，如果要获取名为"dense"的层的权重，可以使用model.get_layer("dense").weights。

需要注意的是，tf.keras.layers定义的层的权重是延迟创建的，即在第一次调用层的call方法时才会创建。因此，在使用get_tensor_by_name获取权重之前，需要先确保模型已经被调用过一次，可以通过传入一个样本数据来调用模型的call方法。

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