如何從 Keras 模型中的每一層提取輸出？

Keras：如何從每一層擷取輸出

簡介

簡介

在Keras 中，在創建神經網路模型很簡單。然而，提取每一層的輸出可能更具挑戰性。本文旨在為這個問題提供全面的解決方案，引導您完成有效取得圖層輸出的過程。

方法

first_layer_output = model.layers[0].output

檢索特定圖層的輸出，只需透過model.layers[index].output 屬性存取它，其中index 表示模型中所需圖層的位置。例如，要取得第一層的輸出：

from keras import backend as K

input_tensor = model.input  # Input placeholder
layer_outputs = [layer.output for layer in model.layers]  # List of layer outputs
evaluation_functions = [K.function([input_tensor, K.learning_phase()], [out]) for out in layer_outputs]  # Functions to evaluate layer outputs

# Testing
test_input = np.random.random(model.input_shape)[np.newaxis,...]  # Sample input
layer_outputs = [func([test_input, 1.]) for func in evaluation_functions]  # Evaluate layer outputs for test input

要同時取得所有層的輸出，請使用下列程式碼：

最佳化

from keras import backend as K

input_tensor = model.input  # Input placeholder
layer_outputs = [layer.output for layer in model.layers]  # List of layer outputs
evaluation_function = K.function([input_tensor, K.learning_phase()], layer_outputs)  # Function to evaluate all layer outputs

# Testing
test_input = np.random.random(model.input_shape)[np.newaxis,...]  # Sample input
layer_outputs = evaluation_function([test_input, 1.])  # Evaluate all layer outputs for test input

為了提高效率，請考慮使用單一函數來評估所有層輸出：

注意： 確保 K.learning_phase() 參數設定正確。值 1 模擬訓練模式（例如，對於像 Dropout 這樣的層），而 0 代表測試模式。

以上是如何從 Keras 模型中的每一層提取輸出？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！