在keras中打印model.output的张量值输出答案

【问题标题】：Printing tensor value output of model.output in keras在keras中打印model.output的张量值输出
【发布时间】：2020-01-17 14:39:35
【问题描述】：

所以我正在尝试打印预训练 VGG16 模型的 model.output（张量）的值，但不幸的是，下面列出的所有方法都不适用于我的情况，这是我从之前的回答中发现的类似的问题。

1）首先基于this帖子我尝试使用

打印(K.eval(model.output()))

但它引发了错误

TypeError: 'Tensor' 对象不可调用

2) 然后在浏览this 帖子后，我尝试使用

K.print_tensor(model.output, message='model.output = ')

approach 但这次没有输出输出。

这是我的代码：

from keras.applications.vgg16 import VGG16
from keras.applications.vgg16 import preprocess_input
from keras.preprocessing.image import load_img
from keras.preprocessing.image import img_to_array
from keras.models import Model
import keras.backend as K
from matplotlib import pyplot
from numpy import expand_dims
import numpy as np


# load the model
model = VGG16()

img = load_img('../input/treebird/bird.jpg', target_size=(224, 224))
img = img_to_array(img)           
img = expand_dims(img, axis=0)      
img = preprocess_input(img)       

prediction = model.predict(img)

print(model.output)                                 #Tensor("predictions_19/Softmax:0",       shape=(?, 1000), dtype=float32)
print(K.eval(model.output()))                          # throws TypeError: 'Tensor' object is not callable
K.print_tensor(model.output, message='model.output = ')

我在上述方法的实现中是否缺少某些地方，或者在这种情况下我应该使用其他方法来打印张量？

【问题讨论】：

标签： python-3.x tensorflow keras deep-learning conv-neural-network

【解决方案1】：

只发布代码的相关部分。

首先，您必须清除会话，以便模型中的输入节点每次都具有相同的名称。使用model.summary() 知道输入节点名称是什么。

然后，您将不得不使用feed_dict 来传递张量，如代码所示。

K.clear_session()

# load the model
model = VGG16()
model.summary()

print(model.output.eval(session=K.get_session(), feed_dict={'input_1:0': img}))

【讨论】：