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：
- 导入所需的库和模块：
from keras.models import Model
from keras.layers import Dense- 加载已经训练好的模型：
model = load_model('your_model.h5')- 移除模型的最后一层：
model.layers.pop()- 获取移除最后一层后的输出张量：
output = model.layers[-1].output- 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。
- 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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