从 VGG16 架构微调 model 中的展平层获取值

Question

在使用此方法“flatten=model.layers[18].output”使用图像数据集对其进行微调后，我试图获取 flatten 层的值。 这将返回一个符号张量，无法使用 .eval() 方法访问它并返回此错误：

[ValueError：无法使用给定的 session 来评估张量：张量的图表与会话的图表不同。]

您能否告诉我是否有一种方法可以提取网络特定层的值，以便将其用作 numpy 数组来实现不同的技术？

我使用 Keras 来构建 model。

谢谢你。

Answer 1

可以使用 keras 函数获取中间层的 output

import tensorflow as tf

vgg16 = tf.keras.applications.VGG16()
flatten_output = tf.keras.backend.function(vgg16.input, vgg16.get_layer('flatten').output)

image = tf.random.uniform([1, 224, 224, 3])
result = flatten_output(image)

print('Flatten layer outputs:', result)
print('Shape:', result.shape)

output：

Flatten layer outputs: [[0.00208812 0.00597608 0.00412651 ... 0.00086833 0.         0.00281419]]
Shape: (1, 25088)