访问神经网络权值和神经元激活
访问神经网络权值和神经元激活
提问于 2016-04-23 14:46:16
在使用Keras训练网络之后：
- 我想以某种顺序访问网络的最终训练权重。
- 我想知道每个输入的神经元激活值。例如，经过训练后，如果我通过
X作为网络的输入，我想知道网络中每个神经元的X的神经元激活值。
Keras提供了对这些东西的API访问吗？我想做进一步的分析，基于神经元的激活值。
Update：我知道我完全可以使用Theano来完成这个任务，但是Theano需要更低级别的编码。而且，既然Keras是建立在Theano之上的，我认为有可能有办法做到这一点？
如果Keras不能做到这一点，那么在Tensorflow和Caffe之间，哪个可以呢？Keras是最容易使用的，其次是Tensorflow/Caffe，但我不知道其中哪个提供了我需要的网络访问。对我来说，最后的选择是到西亚诺去，但是我认为和西亚诺一起建立一个深层次的CNN会更费时。
回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2016-04-23 19:35:55
这是在Keras常见问题中讨论的，您基本上想要计算每个层的激活，所以您可以使用以下代码来实现：
from keras import backend as K
#The layer number
n = 3
# with a Sequential model
get_nth_layer_output = K.function([model.layers[0].input],
[model.layers[n].output])
layer_output = get_nth_layer_output([X])[0]不幸的是，您需要为每个层编译和运行一个函数，但这应该是简单明了的。
要获得权重，可以在任何层调用权重()。
nth_weights = model.layers[n].get_weights()页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/36812256
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