如何从张量流python模型中的图像输入的每一层获取输出

Question

我想从TensorFlow python模型中转储每一层的输出

我从下面的代码获得的结果似乎不正确。我已经使用python脚本和CPP模型手动计算了卷积输出。两者都是一致的，我觉得TensorFlow输出存在问题

for idx in range(len(test_model.layers)):
                if(idx!=-1):
                    print(test_model.layers[list(test_model.layers.keys())[i]])

                    pred = sess.run(test_model.layers[list(test_model.layers.keys())[idx]],
                            feed_dict={test_model.image: batch_data['image']})
                    print(pred.shape)
                    fo = open("../../layer_out/layer" + str(i) + "_out.txt",'w')
                    print(" Layer " + str(idx) +  " Output " + str(pred.shape) +' ',list(test_model.layers.keys())[idx])
                    fo.write("Layer " + str(idx) +  " Output " + str(pred.shape)+'\n' )

                    #print([i for i in np.ravel(pred)])
                    l = np.ravel(pred)
                    if(i==85):
                        print('Check////**************',max(l),np.where(l==max(l)))
                        print(label_dict[np.where(l==max(l))[0][0]])

                    for  outval in (l):
                        fo.write(str(outval)+'\n')
                        print(str(outval))

                    #if(i==2):exit()
                    fo.close()