捕获keras层的输出

Question

这是我的神经网络：

model = Sequential()
act = 'relu'
model.add(Dense(430, input_shape=(3,)))
model.add(Activation(act))

model.add(Dense(256))
model.add(Activation(act))
model.add(Dropout(0.42))

model.add(Dense(148))
model.add(Activation(act))
model.add(Dropout(0.3))

model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam', metrics=[myAccuracy])

myAccuracy是一个自定义指标 我用这个命令来捕获最后一层的输出（Dense（1））

output = model.layers[8].output
print(output)

它给了我这个输出：

Tensor("dense_4/BiasAdd:0", shape=(?, 1), dtype=float32)
0

我想要每个训练样例的输出我怎么做？

Answer 1

predictions = model.predict(allTrainingExamples)