如何取得 Keras 中每一層的輸出
使用深度神經(jīng)網(wǎng)路 (DNN) 時，檢查各層的活化通常很有用。這可以幫助您了解模型的行為並識別潛在的問題。 Keras 是一個流行的 Python DNN 函式庫，提供了一個簡單的方法來實現(xiàn)這一目標(biāo)。
使用模型層介面
Keras 模型被建構(gòu)為一系列層，每個層執(zhí)行特定的操作輸入。要檢索特定圖層的輸出，您可以使用以下語法：
model.layers[index].output
其中索引是要從中提取輸出的圖層的索引。例如，要取得提供的程式碼片段中第二個卷積層的輸出：
conv_output = model.layers[2].output
從所有層取得輸出
要從模型中的所有層提取輸出，您可以使用列表理解：
outputs = [layer.output for layer in model.layers]
建立評估函數(shù)
實際評估對於各層的輸出，Keras 提供了一組稱為K.function 的函數(shù)。這些函數(shù)將張量列表作為輸入並傳回輸出列表。
要為每個層輸出建立評估函數(shù)，您可以執(zhí)行以下操作：
from keras import backend as K functors = [K.function([inp, K.learning_phase()], [out]) for out in outputs]
其中inp 是輸入張量，K.learning_phase() 是一個標(biāo)誌，指示模型處於訓(xùn)練模式還是推理模式，out是輸出
評估層輸出
現(xiàn)在，您可以透過將輸入資料傳遞給對應(yīng)的評估函數(shù)來評估層輸出：
test = np.random.random(input_shape)[np.newaxis,...] layer_outs = [func([test, 1.]) for func in functors] print layer_outs
記住設(shè)定 K。如果模型中的任何層包含 dropout 或批量歸一化來模擬訓(xùn)練模式，則learning_phase() 為 1。
最佳化處理
評估層輸出的更有效方法是使用單一函數(shù)傳回所有層的輸出清單：
from keras import backend as K functor = K.function([inp, K.learning_phase()], outputs)
這減少了與個人功能評估。
以上是如何從 Keras 模型中的特定層提取活化？的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！
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