tensorflow - 从 Tensorflow 2.0 中加载的saved_model 访问中间层

Question

在 Tensorflow 2.0 中使用 SavedModels 时，是否可以从中间层访问激活？例如，这里的模型之一:https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/detection_model_zoo.md ，我可以运行，例如，

model = tf.saved_model.load('faster_rcnn_inception_v2_coco_2018_01_28/saved_model').signatures['serving_default']
outputs = model(input_tensor)

获得输出预测和边界框。我希望能够访问输出以外的层，但似乎没有任何关于如何执行此操作的 Tensorflow 2.0 文档。下载的模型还包括检查点文件，但似乎也没有关于如何使用 Tensorflow 2.0 加载这些文件的很好的文档......

Answer 1

如果您使用 TensorFlow 2.0 生成保存的模型，则可以提取单个层。但是您所指的模型已保存在 TensorFlow 1.x 中。使用 TF 1.x 保存的模型，您无法单独提取图层。

这是一个关于如何从 TensorFlow 2.0 中保存的模型中提取层的示例

import tensorflow as tf
import numpy as np

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(100,)),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

# Compile and fit the model

model.save('save_model', save_format='tf')

然后如图所示加载模型。

model = tf.keras.models.load_model('save_model')
layer1 = model.get_layer(index=1)