Question

我有以下卷积神经网络可应用于图像：

classifier = Sequential()
classifier.add(Convolution2D(128, (3, 3), input_shape = (128, 128, 3), activation = 'relu'))
classifier.add(MaxPooling2D(pool_size = (2, 2)))
classifier.add(Convolution2D(64, (3, 3), activation = 'relu'))
classifier.add(MaxPooling2D(pool_size = (2, 2)))
classifier.add(Flatten())

在应用了卷积层和最大池化层之后，我将结果展平，并且只想存储该结果（后来我想使用无监督方法处理该结果）。我怎么做？唯一的例子是我继续执行过程以拟合模型，并且我从未存储过平坦的图层。

Answer 1

这在Keras文档中涵盖了预训练模型。请参阅有关特征提取的示例，https://keras.io/applications/#extract-features-with-vgg16

有了模型，就可以做：

features = model.predict(x)

如何存储CNN的展平结果？

1 个答案: