如何獲取 Keras 中每一層的輸出
使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (DNN) 時(shí)，檢查各個(gè)層的激活通常很有用。這可以幫助您了解模型的行為并識(shí)別潛在的問(wèn)題。 Keras 是一個(gè)流行的 Python DNN 庫(kù)，提供了一種簡(jiǎn)單的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。
使用模型層接口
Keras 模型被構(gòu)造為一系列層，每個(gè)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(yǔ)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，要獲取提供的代碼片段中第二個(gè)卷積層的輸出：
conv_output = model.layers[2].output
從所有層獲取輸出
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]
創(chuàng)建評(píng)估函數(shù)
實(shí)際評(píng)估對(duì)于各層的輸出，Keras 提供了一組稱(chēng)為 K.function 的函數(shù)。這些函數(shù)將張量列表作為輸入并返回輸出列表。
要為每個(gè)層輸出創(chuàng)建評(píng)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(gè)標(biāo)志，指示模型處于訓(xùn)練模式還是推理模式，out 是輸出
評(píng)估層輸出
現(xiàn)在，您可以通過(guò)將輸入數(shù)據(jù)傳遞給相應(yīng)的評(píng)估函數(shù)來(lái)評(píng)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)置 K。如果模型中的任何層包含 dropout 或批量歸一化來(lái)模擬訓(xùn)練模式，則learning_phase() 為 1。
優(yōu)化處理
評(píng)估層輸出的更有效方法是使用單個(gè)函數(shù)返回所有層的輸出列表：
from keras import backend as K functor = K.function([inp, K.learning_phase()], outputs)
這減少了與個(gè)人功能評(píng)估。
以上是如何從 Keras 模型中的特定層提取激活？的詳細(xì)內(nèi)容。更多信息請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！
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