如何在完全连接图层之前从CNN图层提取特征？

Question

因此，我要尝试的是训练CNN模型以提取特征并使用SVM进行分类。 假设我有一个像这样的架构

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con9是完全连接的层之前的层（使用sigmoid的conv10） 我可以通过

提取最后一层

conv1
conv2
conv3
.
.
conv9
conv10

我要提取功能。该图层位于4d中。 另一个问题， 我们的权重是图层的特征吗？ 这样，如何将权重传递到SVM中？

last = model2.layers[-1].output