如何在keras中可视化卷积神经网络中间层的输出？答案

【问题标题】：How to visualize output of intermediate layers of convolutional neural network in keras?如何在keras中可视化卷积神经网络中间层的输出？
【发布时间】：2018-03-31 09:47:15
【问题描述】：

最近我为猫狗分类创建了基本的 CNN 模型（非常基础）。如何使用 keras 可视化这些层的输出？我为 keras 使用了 Tensorflow 后端。

【问题讨论】：

标签： python tensorflow keras classification conv-neural-network

【解决方案1】：

您可以定义一个模型来获取您想要查看的每一层的输出并进行预测：

假设你有完整的模型：

cnnModel = #a model you have defined with layers

假设您想要索引 1、5 和 8 层的输出。
使用这些层的输出创建一个新模型。

from keras.models import Model

desiredLayers = [1,5,8]
desiredOutputs = [cnnModel.layers[i].output for i in desiredLayers] 

#alternatively, you can use cnnModel.get_layer('layername').output for that    

newModel = Model(cnnModel.inputs, desiredOutputs)

使用此模型进行预测：

print(newModel.predict(inputData))

现在，“可视化”这些结果可能会很棘手，因为它们的通道可能比普通图像多得多。

【讨论】：

谢谢，这会有所帮助。正如你所说，这真的很棘手。他们有更多的渠道。任何建议。
也许将每个通道都视为 rgb 图像？
谢谢，它有效。现在我可以看到过滤器是如何工作的了。
:) -- 如果您认为您的问题已得到解答，请将其标记为正确答案。
（现在我注意到了，我想说的是：perhas将每个通道视为灰度图像）

【解决方案2】：

Keras 通过两种方式为 CNN 中间输出可视化提供了简单的技术：

我假设您已经在 keras 中将模型构建为 model= Sequential() 和 CNN layer 实现。

首先读取图像并将其重塑为Conv2d()需要四个维度因此，将您的 input_image 重塑为 4D [batch_size, img_height, img_width, number_of_channels] 例如：

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('resize.png',0)
img = np.reshape(img, (1,800,64,1)) # (n_images, x_shape, y_shape, n_channels)
img.shape # ((1,800,64,1)) consider gray level image

第一种方式：

from keras.models import Model
layer_name = 'Conv1'
intermediate_layer_model = Model(inputs=model.input,
                                          outputs=model.get_layer(layer_name).output)
intermediate_output = intermediate_layer_model.predict(img)

然后使用 matplotlib 将其绘制为：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np ## to reshape
%matplotlib inline
temp = intermediate_output.reshape(800,64,2) # 2 feature
plt.imshow(temp[:,:,2],cmap='gray') 
# note that output should be reshape in 3 dimension

第二种方式：

您可以使用 keras 后端创建函数并将层级别作为数值传递，如下所示：

from keras import backend as K

# with a Sequential model
get_3rd_layer_output = K.function([model.layers[0].input],
                                  [model.layers[2].output])
layer_output = get_3rd_layer_output([img])[0] ## pass as input image

访问this链接

【讨论】：