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自学教程:keras 读取模型某一层的输出

51自学网 2020-02-11 22:58:13
  cnn卷积神经网络
这篇教程keras 读取模型某一层的输出写得很实用,希望能帮到您。

keras 读取模型某一层的输出

keras读取模型某一层的输出

Oct 1, 2017

keras提供很多训练好的模型 vgg16,vgg19,InceptionV3等如何获取这些模型的某一层的输出 这些模型每个模型都有超过10个层,如果想检查中间的某层输出如何操作

1. 加载模型

以vgg16为例

fromkeras.applications.vgg16importVGG16model=VGG16(weights='imagenet',include_top=False)print(model.layers)

如果第一次使用vgg16则模型需要一段时间下载,下载完成下次就会直接加载 下载完保存在(~/.keras/models/)目录

加载完可以看到 输出一个list每一项为一layer

2. 定义输出中间层layer模型

下面代码定义个输出第3层的模型

from keras.models import Model 

layer_model=Model(inputs=model.input,outputs=model.layers[3].output)

定义好的layer_model就是输出第3层

3. 完整的测试代码

from keras.applications.vgg16 import VGG16 

from keras.preprocessing import image 

from keras.applications.vgg16 import preprocess_input

from keras.models import Model 

import numpy as np 

import pylab

base_model = VGG16 (weights='imagenet')

layer_model=Model(inputs=model.input,outputs=model.layers[3].output)

img_path='elephant.jpg'

img=image.load_img(img_path,target_size=(224,224))

x=image.img_to_array(img)

x=np.expand_dims(x,axis=0)

x=preprocess_input(x)

features=model.predict(x)

print(features.shape)

pylab.imshow(features[0][:,:,0])

pylab.show()


Convolution1D与Convolution2D区别
用图片存储和显示keras模型的结构
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