python - 访问内层的输出值

我在附图中显示了一个Keras神经网络

我使用#abcd$形式的某些序列训练此网络，以及为整个序列保持固定的其他输入。

预测首先将第一个符号#（加上其他输入）传递给网络，将其输出解码为向量v，然后将v作为新输入传递（直到网络生成符号$）。

对于每个预测（在测试集上），我需要访问隐藏层的输出值，特别是层inner_concat（或inner_concat中连接的两个密集层的输出值）。

从文档和调试器（查看Keras模型）中我无法理解如何在model.predict之后访问这些值。

是否有人可以帮助我或提供指向文档的指针？