如何更改Keras中的最后一层以获得logits而不是模型中的概率？

在Keras中，要更改模型的最后一层以获得logits而不是概率，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的库和模块：

from keras.models import Model
from keras.layers import Dense

1. 加载已经训练好的模型：

model = load_model('your_model.h5')

1. 移除模型的最后一层：

model.layers.pop()

1. 获取移除最后一层后的输出张量：

output = model.layers[-1].output

1. 添加一个新的全连接层作为模型的最后一层，输出logits：

logits = Dense(num_classes, activation='linear')(output)

其中，num_classes是分类的类别数。

1. 创建一个新的模型，该模型的输入和输出分别为原模型的输入和新添加的层的输出：

new_model = Model(inputs=model.input, outputs=logits)

现在，new_model就是已经更改最后一层的模型，它将输出logits而不是概率。

这种方法适用于Keras中的Sequential模型和Functional API模型。通过更改最后一层，可以将模型用于需要logits作为输出的任务，如特征提取、迁移学习等。

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