Keras 1.0：获取中间层输出答案

【问题标题】：Keras 1.0: getting intermediate layer outputKeras 1.0：获取中间层输出
【发布时间】：2016-04-20 13:45:15
【问题描述】：

我目前正在尝试可视化 Keras 1.0 中的中间层的输出（我可以使用 Keras 0.3 完成），但它不再起作用了。

x = model.input
y = model.layers[3].output
f = theano.function([x], y)

但我收到以下错误：

MissingInputError: ("An input of the graph, used to compute DimShuffle{x,x,x,x}(keras_learning_phase), was not provided and not given a value.Use the Theano flag exception_verbosity='high',for more information on this error.", keras_learning_phase)

在 Keras 1.0 之前，使用我的图模型，我可以这样做：

x = graph.inputs['input'].input
y = graph.nodes[layer].get_output(train=False)
f = theano.function([x], y, allow_input_downcast=True)

所以我怀疑它来自我不知道如何在新版本中设置的“train=False”参数。

感谢您的帮助

【问题讨论】：

请注意，Keras 1.0 不再支持图形模型。使用 Merge 选项扩展了顺序模型，并用功能 API 替换了 Graph 模型。我建议您仔细阅读：keras.io/getting-started/functional-api-guide 以获取更多信息。

标签： theano keras

【解决方案1】：

尝试：在导入语句中首先给出

from keras import backend as K
from theano import function

然后

f = K.function([model.layers[0].input, K.learning_phase()],
                              [model.layers[3].output])
# output in test mode = 0
layer_output = get_3rd_layer_output([X_test, 0])[0]

# output in train mode = 1
layer_output = get_3rd_layer_output([X_train, 1])[0]

【讨论】：

【解决方案2】：

François Chollet 刚刚在 github 上回答了这个问题：

您的模型显然在训练和测试模式下具有不同的行为，因此需要知道它应该使用什么模式。

使用

iterate = K.function([input_img, K.learning_phase()], [loss, grads])

并传递 1 或 0 作为学习阶段的值，具体取决于您希望模型处于训练模式还是测试模式。

https://github.com/fchollet/keras/issues/2417

【讨论】：