基于keras輸出中間層結(jié)果的2種實(shí)現(xiàn)方式
更新時(shí)間：2020年01月24日 09:43:34 作者：哈哈進(jìn)步
今天小編就為大家分享一篇基于keras輸出中間層結(jié)果的2種實(shí)現(xiàn)方式，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧
1、使用函數(shù)模型API，新建一個(gè)model，將輸入和輸出定義為原來(lái)的model的輸入和想要的那一層的輸出，然后重新進(jìn)行predict.
#coding=utf-8
import seaborn as sbn
import pylab as plt
import theano
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense,Activation
from keras.models import Model
model = Sequential()
model.add(Dense(32, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(16, activation='relu',name="Dense_1"))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid',name="Dense_2"))
model.compile(optimizer='rmsprop',
loss='binary_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# Generate dummy data
import numpy as np
#假設(shè)訓(xùn)練和測(cè)試使用同一組數(shù)據(jù)
data = np.random.random((1000, 100))
labels = np.random.randint(2, size=(1000, 1))
# Train the model, iterating on the data in batches of 32 samples
model.fit(data, labels, epochs=10, batch_size=32)
#已有的model在load權(quán)重過(guò)后
#取某一層的輸出為輸出新建為model，采用函數(shù)模型
dense1_layer_model = Model(inputs=model.input,
outputs=model.get_layer('Dense_1').output)
#以這個(gè)model的預(yù)測(cè)值作為輸出
dense1_output = dense1_layer_model.predict(data)
print dense1_output.shape
print dense1_output[0]
2、因?yàn)槲业暮蠖耸鞘褂玫膖heano，所以還可以考慮使用theano的函數(shù)：
#這是一個(gè)theano的函數(shù) dense1 = theano.function([model.layers[0].input],model.layers[1].output,allow_input_downcast=True) dense1_output = dense1(data) #visualize these images's FC-layer feature print dense1_output[0]
效果應(yīng)該是一樣的。
以上這篇基于keras輸出中間層結(jié)果的2種實(shí)現(xiàn)方式就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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