keras输出中间层结果,某一层的权重、偏置
转载:https://blog.csdn.net/hahajinbu/article/details/77982721
from keras.models import Sequential,Model
from keras.layers import Dense
import numpy as np
model = Sequential()
model.add(Dense(32,activation="relu",input_dim=100))
model.add(Dense(16,activation="relu",name="Dense_1"))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid',name="Dense_2"))
model.compile(optimizer='rmsprop',loss='binary_crossentropy',metrics=['accuracy']) #假设训练和测试使用同一组数据
data = np.random.random((1000, 100))
labels = np.random.randint(2, size=(1000, 1))
model.fit(data,labels,epochs=10,batch_size=32)
#取某一层的输出为输出新建为model,采用函数模型
dense1_layer_model = Model(inputs=model.input,outputs=model.get_layer('Dense_1').output)
dense1_output = dense1_layer_model.predict(data)
print (dense1_output.shape) #获得某一层的权重和偏置
weight_Dense_1,bias_Dense_1 = model.get_layer('Dense_1').get_weights()
print(weight_Dense_1.shape)
print(bias_Dense_1.shape)
keras输出中间层结果,某一层的权重、偏置的更多相关文章
- Hi3559AV100 NNIE开发(5)mobilefacenet.wk仿真成功量化及与CNN_convert_bin_and_print_featuremap.py输出中间层数据对比过程
前面随笔给出了NNIE开发的基本知识,下面几篇随笔将着重于Mobilefacenet NNIE开发,实现mobilefacenet.wk的chip版本,并在Hi3559AV100上实现mobilefa ...
- Hi3559AV100 NNIE开发(7) Ruyistudio 输出mobileface_func.wk与板载运行mobileface_chip.wk输出中间层数据对比
前面随笔讲了关于NNIE的整个开发流程,并给出了Hi3559AV100 NNIE开发(5)mobilefacenet.wk仿真成功量化及与CNN_convert_bin_and_print_featu ...
- Keras & Theano 输出中间层结果
Keras & Theano get output of an intermediate layer 1.使用函数模型API,新建一个model,将输入和输出定义为原来的model的输入和想要 ...
- Keras输出每一层网络大小
示例代码: model = Model(inputs=self.inpt, outputs=self.net) model.compile(loss='categorical_crossentropy ...
- <数据结构>XDOJ317.输出完全二叉树的某一层
问题与解答 问题描述 对一棵完全二叉树,输出某一深度的所有节点,有则输出这些节点,无则输出EMPTY. 输入格式 输入有多组数据. 每组数据第一行输入一个结点数n(1<=n<=1000), ...
- keras输出预测值和真实值
在使用keras搭建神经网络时,有时需要查看一下预测值和真是值的具体数值,然后可以进行一些其他的操作.这几天查阅了很多资料.好像没办法直接access到训练时的数据.所以我们可以通过回调函数,传入新的 ...
- 深度学习Trick——用权重约束减轻深层网络过拟合|附(Keras)实现代码
在深度学习中,批量归一化(batch normalization)以及对损失函数加一些正则项这两类方法,一般可以提升模型的性能.这两类方法基本上都属于权重约束,用于减少深度学习神经网络模型对训练数据的 ...
- 在Keras模型中one-hot编码,Embedding层,使用预训练的词向量/处理图片
最近看了吴恩达老师的深度学习课程,又看了python深度学习这本书,对深度学习有了大概的了解,但是在实战的时候, 还是会有一些细枝末节没有完全弄懂,这篇文章就用来总结一下用keras实现深度学习算法的 ...
- keras图像风格迁移
风格迁移: 在内容上尽量与基准图像保持一致,在风格上尽量与风格图像保持一致. 1. 使用预训练的VGG19网络提取特征 2. 损失函数之一是"内容损失"(content loss) ...
随机推荐
- BadUSB测试记录
0x00 前言 不是很新的东西,其他作者已对此做过研究测试,本文仅用来记录操作过程,保存日志,说明细节. 0x01参考资料 https://github.com/adamcaudill/Psychso ...
- iOS开发中,如何恢复到某一个版本(Cornerstone)
Mac上的svn代码管理工具:Cornerstone 如何付恢复某个版本 第一:定位到你的工程,右上角边栏“Working Copy” ---->"Revert" 第二:选择 ...
- CentOS7.5最小化安装与初始化配置(做标准化)
本文分享CentOS的标准化安装配置方法,方便集群批量装机配置 ------------------------- 完美的分割线 ---------------------------- 1.安装标准 ...
- win10笔记本实现双屏显示的自如切换
前言 使用电脑的过程中想一边看内容,一边进行编辑,这就涉及到双屏显示并实现扩展分屏,本文就介绍一下这些操作. 工具 win10-thinkpad-E470:另一块显示屏(博主的是戴尔的显示器):一条外 ...
- stm32内部温度计算方法
计算公式:Temperature = {(V25 - VSENSE) / Avg_Slope} + 25 V25 最小=1.34V 典型=1.43V 最大=1. ...
- 新建Android一个项目-菜鸟篇
①打开Eclipse,单击菜单栏的“File”->把鼠标光标移动到“New”->在弹出的列表框中,如果直接能看到“Android Applicaion Project”选项项,则直接单击此 ...
- this的区别
数据中心:this与_this的区别 getSelectData:function(){ var _this=this; _this.queryAjax(URL.selectData,'','post ...
- nyoj 幸运三角形
幸运三角形 时间限制:1000 ms | 内存限制:65535 KB 难度:3 描述 话说有这么一个图形,只有两种符号组成(‘+’或者‘-’),图形的最上层有n个符号,往下个数依次减一,形成倒 ...
- ThinkPHP5 控制器中怎么实现 where id = 2 or id = 3 这个查询语句?
使用 whereOr whereIn(); (来自 ★C̶r̶a̶y̶o̶n-杭州 ) 为什么不用数组啊,array('eq', array(1,2),'or') (来自 supler)
- 利用用python构建 个性化签名
from tkinter import * from tkinter import messagebox,ttk from PIL import ImageTk import requests imp ...