如何从 keras 层的输出中打印数据？答案

【问题标题】：How to print the data from the output of a keras layer?如何从 keras 层的输出中打印数据？
【发布时间】：2020-04-24 10:07:11
【问题描述】：

我想查看keras 模型每一层的输出。到目前为止，我有这样的东西

for layer in model.layers:
  print(layer.output)

我得到这样的输出：

Tensor("word_input_6:0", shape=(None, 198), dtype=int32)
Tensor("embedding_6/Identity:0", shape=(None, 198, 100), dtype=float32)
Tensor("lstm/Identity:0", shape=(None, 100), dtype=float32)
Tensor("main_output_8/Identity:0", shape=(None, 6), dtype=float32)

但我想看看张量里面是什么。有什么办法可以看到吗？

【问题讨论】：

标签： tensorflow keras lstm tensorflow2.0

【解决方案1】：

有几个选项可以获取每一层的输出。你可以。
(1) 定义一个 keras 函数并为每一层评估它，或者。
(2) 定义一个函数模型并运行predict方法得到输出。

有关这些方法的更多详细信息，请参阅此 stackoverflow_question (Keras, How to get the output of each layer?)

根据您的要求，您可以选择其中任何一种。我选择了第一个并用简单的 mnist 示例进行了演示。完整示例代码here。

#Getting output of each layer
from tensorflow.keras import backend as K

inp = model.input                                           # input 
outputs = [layer.output for layer in model.layers]          # all layer outputs
functors = [K.function([inp], [out]) for out in outputs]    # evaluation functions

# Testing
test = test = x_test[1]
count = 0
for func in functors:
  print('\n')
  print("Layer Name: ",layer_names[count])
  print('\n')
  print(func([test]))
  count+=1

【讨论】：

什么是 x_test？
x_test 是 mnist 数据的测试样本。完整示例在我的回复中的附加代码中（最后）。