Tensorflow获得特定的层激活功能

Question

我在使用VGG16架构的项目中使用转移学习。我想从VGG16的某些特定层（具体来说是Block3_Conv3，Block4_conv3，Block5_conv3）中提取特征，但是我不知道如何在Tensorflow中进行操作。我知道我应该以某种方式使用Session，因为它是在tensorflow中进行交互和传递数据的唯一方法，但是我不知道确切的方法。

我使用Keras API完成的操作如下：

 # Load and process image.
        image = load_img(imagePaths[i], target_size=(224, 224));
        image = img_to_array(image);
        image = np.expand_dims(image, axis=0);
        image = imagenet_utils.preprocess_input(image);
        # ---------------------------------------------------------

        # Extract features from block_3 conv_3
        features1 = block3_conv3.predict(image);

我在“ features1”中拥有我想要的功能，我该如何使用张量流和会话来做类似的事情？