keras输出中间层结果 / 张生荣

基于keras输出中间层结果的2种实现方式

pytorch 输出中间层特征: tensorflow输出中间特征,2种方式: 1. 保存全部模型(包括结构)时,需要之前先add_to_collection 或者用slim模块下的end_poin ...

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 ...

为了查看网络训练的效果或者便于调参.更改结构等,我们常常将训练网络过程中的loss.accurcy等参数. 除此之外,有时我们也想要查看训练好的网络中间层输出和卷积核上面表达了什么内容,这可以帮助我们 ...

首先辨析一下概念: 1. loss是整体网络进行优化的目标, 是需要参与到优化运算,更新权值W的过程的 2. metric只是作为评价网络表现的一种"指标", 比如accuracy ...

keras训练 fit( self, x, y, batch_size=32, nb_epoch=10, verbose=1, callbacks=[], validation_split=0.0, ...

更新: 感谢评论区提供的方案. 采用model.summary(),model.get_config()和for循环均可获得Keras的层名. 示例如下图对于keras特定层的命名,只需在层内添加 ...

鉴于最近一段时间一直在折腾的CNN网络效果不太理想,主要目标是为了检测出图像中的一些关键点,可以参考人脸的关键点检测算法. 但是由于从数据集的制作是自己完成的,所以数据集质量可能有待商榷,训练效果不好 ...

如下所示: from keras import backend as K from keras.models import load_model models = load_model('models ...

如下所示: #获取模型权重 for k, v in model_2.state_dict().iteritems(): print("Layer {}".format(k)) pr ...

获得某层tensor的输出维度代码如下所示: from keras import backend as K @wraps(Conv2D) def my_conv(*args,**kwargs): n ...

一个例子: print("Loading vgg19 weights...") vgg_model = VGG19(include_top=False, weights='imag ...

官方文档很全面,搜索功能也很好.但是如果你想单独实现某个功能,根本无从搜寻.于是我写了这个笔记.从功能出发. 两个tensor经过一个layer实例会产生两个输出. a = Input(shape=( ...

前言: keras默认提供了如何获取某一个层的某一个节点的输出,但是没有提供如何获取某一个层的输出的接口,所以有时候我们需要获取某一个层的输出,则需要自己编写代码,但是鉴于keras高层封装的特性,编 ...

获取单输入尺寸,该层只被使用了一次. import keras from keras.layers import Input, LSTM, Dense, Conv2D from keras.model ...

训练曲线 def show_train_history(train_history, train_metrics, validation_metrics): plt.plot(train_histor ...

在win7 64位,Anaconda安装的Python3.6.1下安装的TensorFlow与Keras,Keras的backend为TensorFlow.在运行Mask R-CNN时,在进行调试时想 ...

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID" os.e ...

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ ''' Created on 2018-4-16 ''' import keras from keras.models import Sequential f ...

目录 [1]方法一:获取nn.Sequential的中间层输出 [2]方法二:IntermediateLayerGetter [3]方法三:钩子 [1]方法一:获取nn.Sequential的中间层输 ...