如何存取 Keras 模型中的層輸出？

存取 Keras 中的層輸出

本文將指導您如何提取 Keras 模型中每一層的輸出，類似於 TensorFlow 提供的功能。

問題：訓練用於二元分類的捲積神經網路 (CNN) 後，希望獲得每一層的輸出。

答案：Keras 提供了一種簡單的方法來實現此目的：

自訂提供的範例中的程式碼：

from keras import backend as K

# Define input and layer outputs
input = model.input
outputs = [layer.output for layer in model.layers]

# Create a function to evaluate the output
fn = K.function([input, K.learning_phase()], outputs)

# Testing
test_input = np.random.random(input_shape)[np.newaxis,...]
layer_outputs = fn([test_input, 1.])

# Print the layer outputs
print(layer_outputs)

注意： K.learning_phase() 參數對於像Dropout 這樣的層至關重要或BatchNormalization 在訓練和測試期間改變它們的行為。在模擬 Dropout 期間將其設為 1，否則設為 0。

最佳化：為了提高效率，建議使用單一函數來評估所有層輸出：

fn = K.function([input, K.learning_phase()], outputs)

# Testing
test_input = np.random.random(input_shape)[np.newaxis,...]
layer_outputs = fn([test_input, 1.])

# Print the layer outputs
print(layer_outputs)

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