python - 如何可视化keras中卷积神经网络中间层的输出？

Question

最近我创建了用于猫狗分类的基本 CNN 模型(非常基础)。如何使用 keras 可视化这些层的输出？我为 keras 使用了 Tensorflow 后端。

Answer 1

您可以定义一个模型，该模型获取您想要查看的每一层的输出并进行预测:

假设您有完整的模型:

cnnModel = #a model you have defined with layers

假设您想要索引 1、5 和 8 层的输出。
使用这些层的输出，从这个模型创建一个新模型。

from keras.models import Model

desiredLayers = [1,5,8]
desiredOutputs = [cnnModel.layers[i].output for i in desiredLayers] 

#alternatively, you can use cnnModel.get_layer('layername').output for that    

newModel = Model(cnnModel.inputs, desiredOutputs)

使用此模型进行预测:

print(newModel.predict(inputData))

现在，“可视化”这些结果可能很棘手，因为它们可能比常规图像具有更多的 channel 。