нашел тут некий код для визуализации слоев но никак не могу раскурить его

def layer_to_visualize(layer):
    inputs = [K.learning_phase()] + model.inputs

    _convout1_f = K.function(inputs, [layer.output])
    def convout1_f(X):
        # The [0] is to disable the training phase flag
        return _convout1_f([0] + [X])

    convolutions = convout1_f(img_to_visualize)

насколько я понял K.learning_phase возвращает тензоры для сети ... что дает сложение со входами модели ? и как это вообще работает?

дальнейший код для меня вообще по нулям — кто что и зачем ... не ну както понятно что K.function какимто образом связывает вход с выходом опроеделенного слоя,
но что такое _convout1_f([0] + [X]) для меня вообще непонятно.

пересмотрел книжонки свои — никакого внятного обьяснения, может кто тыкнет пальцем — с чего начинать такой код раскуривать.