获取特定层的输出作为测试数据的结果，以代替keras中的最后一层（自动编码器的潜在功能）

我正在尝试获取的输出latent layer/hidden layer以将其用作其他输入。我以一种有效的方式来训练模型，以最大程度地减少损失，因此我的模型可以有效地学习潜在特征，并尽可能地接近图像。我的模特是

input_img = Input(shape=(28, 28, 1))  # adapt this if using `channels_first` image data format

#Encoder
x = Conv2D(16, (3, 3), activation='relu', padding='same')(input_img)
x = MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(x)
x = Conv2D(8, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)

encoded = MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(x) 


# Decoder
x = Conv2D(8, (3, 3), activation='relu', padding='same')(encoded) 
x = UpSampling2D((2, 2))(x) # opposite of Pooling
x = Conv2D(16, (3, 3), activation='relu')(x)
x = UpSampling2D((2, 2))(x)
decoded = Conv2D(1, (3, 3), activation='sigmoid', padding='same')(x)

autoencoder = Model(input_img, decoded)
autoencoder.compile(optimizer='adadelta', loss='binary_crossentropy')

我希望将encoded图层的输出作为模型的输出。可能吗？广告如果是，请告诉我如何。