如何在使用深神經網絡（DNNS）工作時如何獲取keras

中每個層的輸出，通常檢查單個層的激活通常很有用。這可以幫助您了解模型的行為並確定潛在的問題。 Keras是Python的流行DNN庫，它提供了一種實現此目的的簡單方法。

使用模型層接口

，每個層都構建了一系列層，每種都在輸入上執行特定的操作。要檢索特定層的輸出，您可以使用以下語法：

model.layers [index] .Output

其中索引是要從中提取輸出的圖層的索引。例如，在提供的代碼段中獲取第二個卷積層的輸出：

.Output

從所有層

實際評估層的輸出，KERAS提供了一組稱為K.Function的函數。這些函數將作為輸入量表的列表，然後返回輸出列表。

model.layers[index].output

，其中INP是輸入張量，k.learning_phase（）是一個標誌，以指示該模型在訓練中是在訓練中還是在訓練中，並且是否是培訓模式的，並且是eyal。輸出

現在，您可以通過將輸入數據傳遞到相應的評估功能來評估圖層輸出：

conv_output = model.layers[2].output

請記住將k.learning_phase（）設置為1，如果您的模型中的任何層都包含輟學或批量級歸一化以模擬訓練模式。

，outputs）

這會減少與單個函數評估關聯的數據傳輸和計算開銷。