如何在使用深神经网络（DNNS）工作时如何获取keras

中每个层的输出，通常检查单个层的激活通常很有用。这可以帮助您了解模型的行为并确定潜在的问题。 Keras是Python的流行DNN库，它提供了一种实现此目的的简单方法。

使用模型层接口

，每个层都构建了一系列层，每种都在输入上执行特定的操作。要检索特定层的输出，您可以使用以下语法：

model.layers [index] .Output

其中索引是要从中提取输出的图层的索引。例如，在提供的代码段中获取第二个卷积层的输出：

.Output

从所有层

实际评估层的输出，KERAS提供了一组称为K.Function的函数。这些函数将作为输入量表的列表，然后返回输出列表。

model.layers[index].output

，其中INP是输入张量，k.learning_phase（）是一个标志，以指示该模型在训练中是在训练中还是在训练中，并且是否是培训模式的，并且是eyal。输出

现在，您可以通过将输入数据传递到相应的评估功能来评估图层输出：

conv_output = model.layers[2].output

请记住将k.learning_phase（）设置为1，如果您的模型中的任何层都包含辍学或批量级归一化以模拟训练模式。

，outputs）

这会减少与单个函数评估关联的数据传输和计算开销。