2017-01-29 4 views

Antwort

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Ja, das ist in der Keras FAQ beschrieben. Zitieren:

from keras import backend as K 

# with a Sequential model 
get_3rd_layer_output = K.function([model.layers[0].input], 
            [model.layers[3].output]) 
layer_output = get_3rd_layer_output([X])[0] 

Dieses Beispiel geht davon aus, dass Ihre Cropping Schicht Index 3. Sie müssen diesen Index mit der richtigen Nummer ersetzen nach Ihrem Modell.

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Danke - ich nehme an [X] in layer_output = get_3rd_layer_output ([X]) [0] wäre das Bild? – user1934212

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Ja. Beachten Sie, dass Sie, wenn Sie Ebenen verwenden, die die Lernphase verwenden, d. H. Ein unterschiedliches Verhalten für Training und Vorhersage haben, das Bild und eine 0/1 abhängig von der Phase liefern müssen (1 = Lernphase, 0 = Bewertungsphase). – nemo

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Ok, das Snippet ist ein bisschen umständlich und sieht eher wie ein Workaround aus als ein Feature, aber ich habe es ausprobiert und es funktioniert. – user1934212

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