如何从预训练的ResNet模型Keras的图层中提取特征

Question

我用Resnet3D训练了一个模型，我想提取一个层的神经元。我计划将它们与SVM分类器一起使用。如何提取这些权重并将其放入numpy数组？

按keras加载权重

\[\]

提取层

[]

现在我该怎么办？

Answer 1

如果只想可视化要素，则可以在纯Keras中定义一个Model，并将所需的图层作为输出：

from keras.models import Model

model_cut = Model(inputs=model.inputs, output=model.layers[-1].output)
features = model_cut.predict(x)  # Assuming you have your images in x

请注意，要使此功能正常运行，model必须至少已编译一次。