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Keras 獲取中間某一層輸出

1.使用函式模型API,新建一個model,將輸入和輸出定義為原來的model的輸入和想要的那一層的輸出,然後重新進行predict.

 1 #coding=utf-8
 2 import seaborn as sbn
 3 import pylab as plt
 4 import theano
 5 from keras.models import Sequential
 6 from keras.layers import Dense,Activation
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 9 from keras.models import Model
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11 model = Sequential()
12 model.add(Dense(32, activation='relu', input_dim=100)) 13 model.add(Dense(16, activation='relu',name="Dense_1")) 14 model.add(Dense(1, activation='sigmoid',name="Dense_2")) 15 model.compile(optimizer='rmsprop', 16 loss='binary_crossentropy', 17 metrics=['accuracy']) 18 19 # Generate dummy data 20 import
numpy as np 21 #假設訓練和測試使用同一組資料 22 data = np.random.random((1000, 100)) 23 labels = np.random.randint(2, size=(1000, 1)) 24 25 # Train the model, iterating on the data in batches of 32 samples 26 model.fit(data, labels, epochs=10, batch_size=32) 27 #已有的model在load權重過後 28 #取某一層的輸出為輸出新建為model,採用函式模型 29 dense1_layer_model = Model(inputs=model.input,
30 outputs=model.get_layer('Dense_1').output) 31 #以這個model的預測值作為輸出 32 dense1_output = dense1_layer_model.predict(data) 33 34 print dense1_output.shape 35 print dense1_output[0] 36 37 38 2.因為我的後端是使用的theano,所以還可以考慮使用theano的函式: 39 #這是一個theano的函式 40 dense1 = theano.function([model.layers[0].input],model.layers[1].output,allow_input_downcast=True) 41 dense1_output = dense1(data) #visualize these images's FC-layer feature 42 print dense1_output[0]

 

效果應該是一樣的。

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作者:哈哈進步
來源:CSDN
原文:https://blog.csdn.net/hahajinbu/article/details/77982721
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