keras 獲取某層輸出獲取復用層的多次輸出實例

更新時間：2020年05月23日 09:44:27 作者：TinaO-O

這篇文章主要介紹了keras 獲取某層輸出獲取復用層的多次輸出實例，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

官方文檔很全面，搜索功能也很好。但是如果你想單獨實現(xiàn)某個功能，根本無從搜尋。于是我寫了這個筆記。從功能出發(fā)。

兩個tensor經(jīng)過一個layer實例會產(chǎn)生兩個輸出。

a = Input(shape=(280, 256))
b = Input(shape=(280, 256))
 
lstm = LSTM(32)
encoded_a = lstm(a)
encoded_b = lstm(b)
 
lstm.output

這個代碼有錯誤，因為最后一行沒有指定lstm這個layer實例的那個輸出。

>> AttributeError: Layer lstm_1 has multiple inbound nodes,
hence the notion of "layer output" is ill-defined.
Use `get_output_at(node_index)` instead.

所以如果想要得到多個輸出中的一個：

assert lstm.get_output_at(0) == encoded_a
assert lstm.get_output_at(1) == encoded_b

補充知識：kears訓練中如何實時輸出卷積層的結(jié)果？

在訓練unet模型時，發(fā)現(xiàn)預測結(jié)果和真實結(jié)果幾乎完全差距太大，想著打印每層輸出的結(jié)果查看問題在哪？

但是發(fā)現(xiàn)kears只是提供了訓練完成后在模型測試時輸出每層的函數(shù)。并沒有提供訓練時的函數(shù)，同時本著不對原有代碼進行太大改動。最后實現(xiàn)了這個方法。

即新建一個輸出節(jié)點添加到現(xiàn)有的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)里面。

#新建一個打印層。
class PrintLayer(Layer):
	#初始化方法，不須改變
 def __init__(self, **kwargs):
  super(PrintLayer, self).__init__(**kwargs)
	#調(diào)用該層時執(zhí)行的方法
 def call(self, x):
  x = tf.Print(x,[x],message="x is: ",summarize=65536)
  #調(diào)用tf的Print方法打印tensor方法，第一個參數(shù)為輸入的x，第二個參數(shù)為要輸出的參數(shù)，summarize參數(shù)為輸出的元素個數(shù)。
  return x;
  #一定要返回tf.Print()函數(shù)返回的變量，不要直接使用傳入的變量。
 
#接著在網(wǎng)絡中引入
conv9 = Conv2D(2, 3, activation = 'relu', padding = 'same', kernel_initializer = 'he_normal')(conv9)
print11 = PrintLayer()(conv9)
conv10 = Conv2D(1, 1, activation = 'sigmoid')(print11)
#PrintLayer層處理的結(jié)果一定要在下一層用到，不然不會打印tensor。該結(jié)點可以加在任何結(jié)點之間。

以上這篇keras 獲取某層輸出獲取復用層的多次輸出實例就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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