Wie kann ich auf Ebenenausgaben in einem Keras-Modell zugreifen und diese auswerten?

Ebenenausgaben in Keras abrufen

Beim Aufbau neuronaler Netzwerkmodelle mit Frameworks wie Keras kann es von Vorteil sein, auf die Ausgaben einzelner Ebenen zuzugreifen zu Analyse- oder Debugzwecken. In diesem Artikel zeigen wir, wie die Ausgaben jeder Ebene in einem Keras-Modell abgerufen werden.

Betrachten Sie den folgenden Beispielcode, in dem ein binäres Klassifizierungsmodell mit Convolutional Neural Network (CNN)-Architektur erstellt wird:

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Convolution2D, Activation, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Dropout

model = Sequential()
# ... (Model architecture as provided in the question)

Zugriff auf Ebenenausgaben

Um die Ausgabe einer bestimmten Ebene im Modell zu erhalten, können Sie das Attribut model.layers[index].output verwenden. Hier stellt der Index die Position der Ebene in der Architektur des Modells dar.

Um beispielsweise auf die Ausgabe der ersten Faltungsschicht zuzugreifen:

output = model.layers[0].output

Ausgaben aller Ebenen abrufen

Um die Ausgaben aller Ebenen im Modell abzurufen, können Sie Listenverständnis verwenden:

outputs = [layer.output for layer in model.layers]

Ebenenausgaben auswerten

Um die aus dem vorherigen Schritt erhaltenen Ausgaben auszuwerten, können Sie die vom Keras-Backend bereitgestellte K.function-Methode nutzen:

from keras import backend as K

inputs = model.input
functor = K.function([inputs, K.learning_phase()], outputs)

Hier stellen Eingaben die Eingabeebene des Modells dar und K.learning_phase() ist erforderlich für Schichten, die während des Trainings und der Bewertung ein unterschiedliches Verhalten zeigen (z. B. Dropout).

Abschließend, um die Ebenenausgaben für eine bestimmte Eingabe auszuwerten:

test_input = np.random.random(input_shape)[np.newaxis,...]
layer_outputs = functor([test_input, 1.])

Optimierung für die Bewertung

Um den Auswertungsprozess zu optimieren, können Sie, anstatt mehrere Funktionen für jede Ebenenausgabe zu erstellen, eine einzige Funktion erstellen, die alle Ausgaben in einer Liste zurückgibt:

functor = K.function([inputs, K.learning_phase()], outputs)

Zusätzliche Hinweise

• Dropout-Ebenen sollten während der Auswertung ausgeschlossen werden, indem K.learning_phase() auf 0 gesetzt wird.
• Die Eingabevariable kann mehrere Eingabetensoren darstellen, wenn Ihr Modell dies hat mehrere Eingaben.
• Die Variable „layer_outputs“ enthält eine Liste von NumPy-Arrays, die den Ausgaben jeder Ebene entsprechen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich auf Ebenenausgaben in einem Keras-Modell zugreifen und diese auswerten?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!