假设我已经对下面的模型进行了一个时期的训练:
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'),
])
我得到了第一个隐藏层(命名为 dense1)的权重 dense1_w、偏差 dense1_b 和单个数据样本 sample 。
如何使用这些在 keras 的 sample 上获取 dense1 的输出？
谢谢!
最佳答案
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-intermediate-layer )。
本质上:
get_1st_layer_output = K.function([model.layers[0].input],
[model.layers[1].output])
layer_output = get_1st_layer_output([X])
关于python - 给定keras中隐藏层的输入，权重和偏差，如何获得隐藏层的输出？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/43871162/