Question

我有一个人工神经网络模型，我正在尝试获取所有隐藏图层的激活值。我用90dim矩阵训练了网络，我有1个隐藏层，150dim。我的模型结构是一个90dim输入层，一个隐藏层为150dim，一个输出为90dim。我已经训练并测试了数据。之后，我使用.predict（）函数使用我的测试数据集预测输出。我将预测输出作为下一个输入，依此类推。现在我想获得预测函数的隐藏层的激活值。我使用以下代码来实现它，但它不起作用：

write_predict_data = pd.ExcelWriter("/home/workstation/ANN/prediction_data_2.xlsx",engine="xlsxwriter")

write_activations_data = pd.ExcelWriter("/home/rianzaman/Downloads/activition_of_hidden_node_2.xlsx",engine="xlsxwriter")

for i in range(0, 200):
    print("Predicting ...",)
    next_prediction = my_model.predict(X_test, 1,)
    output_file_data = pd.DataFrame(next_prediction)
    output_file_data.to_excel(write_predict_data, sheet_name='Sheet1')

    #To get activation

    get_activations = theano.function([my_model.layers[0].input], my_model.layers[1].get_output(train=False),
                                      allow_input_downcast=True)
    activations = get_activations(next_prediction)
    output_file_data_activation = pd.DataFrame(activations)
    output_file_data_activation.to_excel(write_activations_data, sheet_name='Sheet1')

X_test = next_prediction
write_predict_data.save()

当我运行代码时，我得到一个90dim输出，基本上我认为是输出图层数据集。谁能告诉我代码有什么问题？

Answer 1

get_activations(next_prediction)应为get_activations(X_test) - 您希望将输入传递给get_activations，而不是标签。

如何获得ANN的每个隐藏层的激活值

1 个答案: