在keras中，给定隐藏层的输入，权重和偏差，如何获得隐藏层的输出？ [英] How to get output of hidden layer given an input, weights and biases of the hidden layer in keras?

问题描述

假设我已经为以下某个时期训练了模型：

Suppose I have trained the model below for an epoch:

model = Sequential([
    Dense(32, input_dim=784), # first number is output_dim
    Activation('relu'),
    Dense(10), # output_dim, input_dim is taken for granted from above
    Activation('softmax'),
])

我得到了权重 dense1_w ，对第一个隐藏层（命名为 dense1 ）的 dense1_b 和单个数据样本样本。

And I got the weights dense1_w, biases dense1_b of first hidden layer (named it dense1) and a single data sample sample.

如何使用这些数据在样本上获取 dense1 的输出 keras 中的code>？

How do I use these to get the output of dense1 on the sample in keras?

谢谢！

推荐答案

最简单的方法是使用keras后端。使用keras后端，您可以定义一个函数，为您提供此处定义的keras模型的中间输出（ https://keras.io/getting-started/faq/#how-can-i-obtain-the-output-of-an-中间层）。

The easiest way is to use the keras backend. With the keras backend you can define a function that gives you the intermediate output of a keras model as defined here (https://keras.io/getting-started/faq/#how-can-i-obtain-the-output-of-an-intermediate-layer).

所以本质上：

get_1st_layer_output = K.function([model.layers[0].input],
                                  [model.layers[1].output])
layer_output = get_1st_layer_output([X])

这篇关于在keras中，给定隐藏层的输入，权重和偏差，如何获得隐藏层的输出？的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！