Tensorflow -获取自动编码器的隐藏层输出
提问于 2021-06-18 18:07:12
我有一个堆叠的自动编码器，它的结构类似于500-250-100-50-100-250-500。我现在想要取出50维的隐藏层，并使用softmax层将我的输入数据分类为2类。
这意味着我需要我的自动编码器将我的训练数据集中的500维输入向量压缩成50维向量，并使用它来训练softmax层。除此之外，我还需要50维的隐藏层。
如何获取隐藏层：autoencoder.layers[3]
但是如何获得500维输入向量的压缩50维向量呢？在使用autoencoder.predict(x_train)时，我需要获取该隐藏层的输出。
回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2021-06-18 18:15:22
如果您想从隐藏层获得另一个输出，您可以获取输出并将其添加到新模型中，如下所示：
new_model = tf.keras.Model(inputs=autoencoder.input, outputs=[autoencoder.layers[3].output, autoencoder.output])然后你可以得到这样的预测：
hidden_layer_pred, last_layer_pred = new_model.predict(x_train)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/68039713
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