这篇文章主要介绍了如何基于keras输出中间层结果，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

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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的输入和想要的那一层的输出，然后重新进行predict.

#coding=utf-8
import seaborn as sbn
import pylab as plt
import theano
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense,Activation
 
 
from keras.models import Model
 
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'])
 
# Generate dummy data
import numpy as np
#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))
 
# Train the model, iterating on the data in batches of 32 samples
model.fit(data, labels, epochs=10, batch_size=32)
#已有的model在load权重过后
#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)
#以这个model的预测值作为输出
dense1_output = dense1_layer_model.predict(data)
 
print dense1_output.shape
print dense1_output[0]

2、因为我的后端是使用的theano，所以还可以考虑使用theano的函数：

#这是一个theano的函数
dense1 = theano.function([model.layers[0].input],model.layers[1].output,allow_input_downcast=True)
dense1_output = dense1(data) #visualize these images's FC-layer feature
print dense1_output[0]

效果应该是一样的。

感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“如何基于keras输出中间层结果”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持创新互联，关注创新互联行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!

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