如何在 Keras 中访问层输出：提取和评估单个层数据的指南

如何在 Keras 中提取层输出

在深度学习模型中，访问各个层的输出以进行分析或可视化通常很有用。在 Keras 中，这可以使用模型的 rows 属性来实现。

访问层输出

要获取特定层的输出张量，请使用：

layer_output = model.layers[layer_index].output

例如获取如下第二层的输出模型：

model = Sequential()
model.add(Convolution2D(...))
model.add(Activation('relu'))

您将使用：

layer_output = model.layers[1].output

提取所有层输出

提取所有层的输出：

layer_outputs = [layer.output for layer in model.layers]

评估图层输出

要评估给定输入的层输出：

import keras.backend as K

input_placeholder = model.input
function = K.function([input_placeholder, K.learning_phase()], layer_outputs)

test_input = np.random.random(input_shape)
layer_outs = function([test_input, 1.])

请注意，K.learning_phase() 应该用作 Dropout 或 BatchNormalization 等具有不同表现的层的输入训练和测试期间的行为。

优化实现

为了提高效率，建议使用单个函数来提取所有层输出：

functor = K.function([input_placeholder, K.learning_phase()], layer_outputs)

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