您应该定义一个自定义回调InputLayerValuesCallback，通过调用model.layers[0].get_weights()[0]在每个epoch结束时捕获输入层值。输入值存储在回调函数的input_values属性中。
在训练过程中，这个自定义回调函数通过回调参数传递给fit（）方法。然后，训练过程在每个epoch结束时调用回调的on_epoch_end（）方法，允许收集输入层值。
这只是一个示例，您需要自定义和调整测试和训练变量以及输入值和回调，以适应您的特定用例。

class InputLayerValuesCallback(Callback):
    def __init__(self):
        super(InputLayerValuesCallback, self).__init__()
        self.input_values = []

    def on_epoch_end(self, epoch, logs=None):
        # Get input layer values
        input_values = self.model.layers[0].get_weights()[0].flatten()
        self.input_values.append(input_values)

model = keras.Sequential([
    layers.Dense(13, activation='elu', input_shape=[6,]),
    layers.BatchNormalization(),
    layers.Dense(1, activation='linear')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# Create an instance of the custom callback
input_values_callback = InputLayerValuesCallback()

# Train the model with the callback
history = model.fit(x_train, y_train, epochs=10, callbacks=[input_values_callback])

# Convert input values to numpy array for plotting
input_values = np.array(input_values_callback.input_values)

num_inputs = input_values.shape[1]
fig, axes = plt.subplots(nrows=num_inputs, ncols=1, figsize=(8, 6))