有没有办法在Keras的预测中输出网络值

Question

我正在使用Keras进行深入学习。 我对预测步骤中的网络状态有疑问。

在预测一些随机输入时，有没有办法发现神经元的值？ （参见给定输入的最终神经元状态）。

Answer 1

<强>更新

您可以创建一个新的临时模型，其中包含要从中检索激活值的（原始）网络的隐藏层。

例如，如果你有一个有3层（1个输入，1个隐藏和1个输出）的神经网络A并想要检索隐藏层的激活值，你需要创建一个新模型，比如B，有2层（1输入和1输出）。模型B的输入层将与模型A的输入层相同。而模型B的输出层将类似于模型A的隐藏层。

示例代码可以是：

rom keras.models import Model

model = ...  # create the original model

layer_name = 'my_layer'
intermediate_layer_model = Model(inputs=model.input,
                             outputs=model.get_layer(layer_name).output)
intermediate_output = intermediate_layer_model.predict(data)

有关详细信息，请查看Keras常见问题https://keras.io/getting-started/faq/#how-can-i-obtain-the-output-of-an-intermediate-layer。