keras 获取某层输出 获取复用层的多次输出实例_python

来源:脚本之家  责任编辑:小易  

softmax是用于单标签输出,结果为[0.5,0.4,0.1]这样的矩阵,里面即为你所需的预测概率值,值得注意的是,softmax会限制输出的所有概率相加为1。如果需要预测的是多个标签而不是单个标签,则需要使用sigmoid作为输出激活函数,那么输出就不再强制相加为1,可以得到每个分类的实际预测值,此时只需要设置一个致信的threshold则可以得到多个分类预测值。每个激活函数的详细解释看这里网页链接www.zgxue.com防采集请勿采集本网。

官方文档很全面,搜索功能也很好。但是如果你想单独实现某个功能,根本无从搜寻。于是我写了这个笔记。从功能出发。

import java.io.FileNotFoundException;import java.io.FileOutputStream;import java.io.IOException;import java.io.我随便写了个,大致思想是 获得了路径后,当然能获得具体的输出流了

两个tensor经过一个layer实例会产生两个输出。

1、jquery 获取元素(父节点,子节点,兄弟节点) (\"#test1\").parent();父节点 (\"#test1\").parents();全部父节点 (\"#test1\").parents(\".mui-content\");(\"#test\").children();全部子节点 (\"#test\").children(\"#

a = Input(shape=(280, 256))b = Input(shape=(280, 256)) lstm = LSTM(32)encoded_a = lstm(a)encoded_b = lstm(b) lstm.output

from Tkinter import* var=StringVar() root=Tk() Entry(root,textvariable=var)#设置输入框对应的文本变量为var print(var.get())#var.get()获取输入框的内容 root.mainloop()

这个代码有错误,因为最后一行没有指定lstm这个layer实例的那个输出。

当有限长序列x(n)和h(n)的长度分别为N1和N2,取N>=max(N1,N2),当N>=N1+N2-1,则线性卷积与圆周卷积相同。线性卷积是在时域描述线性系统输入和输出之间关系的一种运算。这种运算在线性系统

>> AttributeError: Layer lstm_1 has multiple inbound nodes,hence the notion of "layer output" is ill-defined.Use `get_output_at(node_index)` instead.

你获取结果的时候设置data-type:html

所以如果想要得到多个输出中的一个:

assert lstm.get_output_at(0) == encoded_a

assert lstm.get_output_at(1) == encoded_b

补充知识:kears训练中如何实时输出卷积层的结果?

在训练unet模型时,发现预测结果和真实结果几乎完全差距太大,想着打印每层输出的结果查看问题在哪?

但是发现kears只是提供了训练完成后在模型测试时输出每层的函数。并没有提供训练时的函数,同时本着不对原有代码进行太大改动。最后实现了这个方法。

即新建一个输出节点添加到现有的网络结构里面。

#新建一个打印层。class PrintLayer(Layer):#初始化方法,不须改变 def __init__(self, **kwargs): super(PrintLayer, self).__init__(**kwargs)#调用该层时执行的方法 def call(self, x): x = tf.Print(x,[x],message="x is: ",summarize=65536) #调用tf的Print方法打印tensor方法,第一个参数为输入的x,第二个参数为要输出的参数,summarize参数为输出的元素个数。 return x; #一定要返回tf.Print()函数返回的变量,不要直接使用传入的变量。 #接着在网络中引入conv9 = Conv2D(2, 3, activation = 'relu', padding = 'same', kernel_initializer = 'he_normal')(conv9)print11 = PrintLayer()(conv9)conv10 = Conv2D(1, 1, activation = 'sigmoid')(print11)#PrintLayer层处理的结果一定要在下一层用到,不然不会打印tensor。该结点可以加在任何结点之间。

以上这篇keras 获取某层输出 获取复用层的多次输出实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持真格学网。

官方文档里有,看这个如何获取中间层的输出?一种简单的方法是创建一个新的Model,使得它的输出是你想要的那个输出from keras.models import Modelmodel=.#create the original modellayer_name='my_layer'intermediate_layer_model=Model(input=model.input,output=model.get_layer(layer_name).output)intermediate_output=intermediate_layer_model.predict(data此外,我们也可以建立一个Keras的函数来达到这一目的:from keras import backend as Kwith a Sequential modelget_3rd_layer_output=K.function([model.layers[0].input],[model.layers[3].output])layer_output=get_3rd_layer_output([X])[0]当然,我们也可以直接编写Theano和TensorFlow的函数来完成这件事注意,如果你的模型在训练和测试两种模式下不完全一致,例如你的模型中含有Dropout层,批规范化(BatchNormalization)层等组件,你需要在函数中传递一个learning_phase的标记,像这样:get_3rd_layer_output=K.function([model.layers[0].input,K.learning_phase()],[model.layers[3].output])output in test mode=0layer_output=get_3rd_layer_output([X,0])[0]output in train mode=1layer_output=get_3rd_layer_output([X,1])[0]内容来自www.zgxue.com请勿采集。


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