私はPythonとKerasの初心者です。TensorFlowバックエンドでKerasを使用しています。Kerasの各レイヤー（非表示レイヤーと出力レイヤー）から配列の値を取得したいと思います。どうすればいいですか？
これは私のシーケンシャルモデルです
def baseline_model():
# create model
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (5, 5), input_shape=(1, 28, 28), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(num_classes, activation=tempsigmoid))
# Compile model
model.compile(loss='mse', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
return model
# build the model
model = baseline_model()
私はこのコードを使ってみました
hidden_layer = model.layers[4].output
print(hidden_layer)
しかし、テンソルの結果
Tensor("dense_1/Relu:0", shape=(?, 128), dtype=float32)
iニューラルネットワークの-番目の層を抽出するには、Keras関数を使用できます。Modelいくつかのデータについてトレーニングしていると仮定しましょうdf：
from tensorflow.keras import backend as K
# create a Keras function to get i-th layer
get_layer_output = K.function(inputs = Model.layers[0].input, outputs = Model.layers[i].output)
# extract output
layer_output = get_layer_output(df)
ここで実用的なアプリケーションを見つけることができます。これがお役に立てば幸いです。そうでない場合はお知らせください。
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