keras获取中间层结果的两种方式

最新推荐文章于 2023-02-27 14:19:54 发布

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#tensorflow #深度学习

本文介绍了在Keras中获取深度学习模型中间层输出的两种方法：一是利用`tf.keras.backend.function`，二是通过`tf.keras.models.Model`。详细步骤包括模型构建、模型结构查看、训练模型以及利用新模型获取中间层结果。

keras获取中间层有两种方式：

（1）通过tf.keras.backend.function函数获取；

（2）通过tf.keras.models.Model函数获取；

对于第一种方式，主要是利用tensor name获取，具体可见https://blog.youkuaiyun.com/NOT_GUY/article/details/108290883；

对于第二种方式，使用步骤如下：

1）第一步，构建好模型；

2）第二步，利用keras的summary函数打印模型结构图；

3）第三步，训练模型；

4）利用tf.keras.models.Model函数构建输入到中间层的过程；

5）利用predict函数输出中间结果。

代码如下：

import tensorflow as tf
import numpy as np


# 构建模型
main_input = tf.keras.layers.Input(shape=(784,),dtype=tf.float32,name="main_input")
x = tf.keras.layers.Dense(128,activation="relu")(main_input)
x = tf.keras.layers.Dense(64,activation="relu")(x)
x = tf.keras.layers.Dense(32,activation="relu")(x)
x = tf.keras.layers.Dense(16,activation="relu")(x)
dense_out = tf.keras.layers.Dense(10,activation="softmax")(x)
output = tf.keras.layers.Dense(10,activation="softmax")(dense_out)

model = tf.ker