在预测期间从KERAS/TensorFlow获取中间输出 [英] get intermediate output from Keras/Tensorflow during prediction

问题描述

假设我加载了INSITION，并且我需要在分类之前提取最终的描述符。 因此，给出如下的简单代码：

cnn = InceptionV3(weights='imagenet',
              include_top='False',
              pooling='avg')
cnn.predict(x, batch_size=32, verbose=0)

如何在预测期间提取最后一层？

推荐答案

查找需要获取结果的层的名称或索引，并根据该层的输出创建新模型。

仅输出该层的模型：

earlyPredictor = Model(cnn.inputs, cnn.layers[theIndexYouWant].outputs)

#alternatively
earlyPredictor = Model(cnn.inputs, cnn.get_layer(theNameYouWant).outputs)    

同时输出最终输出和所需层的模型：

fullPredictor = Model(cnn.inputs, [cnn.output, cnn.layers[index].output])  

---

仅当层或模型具有多个输出时，才会显示使用"输出"和"输出"之间的差异。如果CNN输出和特定层输出是多个，则第二个示例需要格外小心地连接结果列表。

这篇关于在预测期间从KERAS/TensorFlow获取中间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！