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在进行大学练习时,我使用了 TF2.0 的模型子类 API。这是我的代码(这是 Alexnet 架构,如果您想知道......):
class MyModel(Model):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
# OPS
self.relu = Activation('relu', name='ReLU')
self.maxpool = MaxPooling2D(pool_size=(3, 3), strides=(2, 2), padding='valid', name='MaxPool')
self.softmax = Activation('softmax', name='Softmax')
# Conv layers
self.conv1 = Conv2D(filters=96, input_shape=(224, 224, 3), kernel_size=(11, 11), strides=(4, 4), padding='same',
name='conv1')
self.conv2a = Conv2D(filters=128, kernel_size=(5, 5), strides=(1, 1), padding='same', name='conv2a')
self.conv2b = Conv2D(filters=128, kernel_size=(5, 5), strides=(1, 1), padding='same', name='conv2b')
self.conv3 = Conv2D(filters=384, kernel_size=(3, 3), strides=(1, 1), padding='same', name='conv3')
self.conv4a = Conv2D(filters=192, kernel_size=(3, 3), strides=(1, 1), padding='same', name='conv4a')
self.conv4b = Conv2D(filters=192, kernel_size=(3, 3), strides=(1, 1), padding='same', name='conv4b')
self.conv5a = Conv2D(filters=128, kernel_size=(3, 3), strides=(1, 1), padding='same', name='conv5a')
self.conv5b = Conv2D(filters=128, kernel_size=(3, 3), strides=(1, 1), padding='same', name='conv5b')
# Fully-connected layers
self.flatten = Flatten()
self.dense1 = Dense(4096, input_shape=(100,), name='FC_4096_1')
self.dense2 = Dense(4096, name='FC_4096_2')
self.dense3 = Dense(1000, name='FC_1000')
# Network definition
def call(self, x, **kwargs):
x = self.conv1(x)
x = self.relu(x)
x = tf.nn.local_response_normalization(x, depth_radius=2, alpha=2e-05, beta=0.75, bias=1.0)
x = self.maxpool(x)
x = tf.concat((self.conv2a(x[:, :, :, :48]), self.conv2b(x[:, :, :, 48:])), 3)
x = self.relu(x)
x = tf.nn.local_response_normalization(x, depth_radius=2, alpha=2e-05, beta=0.75, bias=1.0)
x = self.maxpool(x)
x = self.conv3(x)
x = self.relu(x)
x = tf.concat((self.conv4a(x[:, :, :, :192]), self.conv4b(x[:, :, :, 192:])), 3)
x = self.relu(x)
x = tf.concat((self.conv5a(x[:, :, :, :192]), self.conv5b(x[:, :, :, 192:])), 3)
x = self.relu(x)
x = self.maxpool(x)
x = self.flatten(x)
x = self.dense1(x)
x = self.relu(x)
x = self.dense2(x)
x = self.relu(x)
x = self.dense3(x)
return self.softmax(x)
我的目标是访问任意层的输出(为了最大化特定神经元的激活,如果您必须确切知道:))。问题是,尝试访问任何层的输出时,我收到属性错误。例如:
model = MyModel()
print(model.get_layer('conv1').output)
# => AttributeError: Layer conv1 has no inbound nodes.
我在 SO 中发现了一些与此错误有关的问题,并且所有这些问题都声称我必须在第一层中定义输入形状,但正如您所看到的 - 它已经完成了(请参阅 self 的定义.conv1
在 __init__
函数中)!
我确实发现,如果我定义一个 keras.layers.Input
对象,我确实能够获得 conv1
的输出,但尝试访问更深的层会失败,例如:
model = MyModel()
I = tf.keras.Input(shape=(224, 224, 3))
model(I)
print(model.get_layer('conv1').output)
# prints Tensor("my_model/conv1/Identity:0", shape=(None, 56, 56, 96), dtype=float32)
print(model.get_layer('FC_1000').output)
# => AttributeError: Layer FC_1000 has no inbound nodes.
我用谷歌搜索了路上遇到的所有异常,但没有找到答案。在这种情况下,如何访问任何图层的输入/输出(或者顺便说一句,输入/输出 _shape 属性)?
最佳答案
在子类模型中,没有层图,它只是一段代码(模型调用
函数)。创建模型类实例时未定义层连接。因此我们需要首先通过调用call
方法来构建模型。
试试这个:
model = MyModel()
inputs = tf.keras.Input(shape=(224,224,3))
model.call(inputs)
# instead of model(I) in your code.
完成后,模型图就创建好了。
for i in model.layers:
print(i.output)
# output
# Tensor("ReLU_7/Relu:0", shape=(?, 56, 56, 96), dtype=float32)
# Tensor("MaxPool_3/MaxPool:0", shape=(?, 27, 27, 96), dtype=float32)
# Tensor("Softmax_1/Softmax:0", shape=(?, 1000), dtype=float32)
# ...
关于python - 使用 Tensorflow 2.0 模型子类化访问层输入/输出,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/59383356/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!