Wie extrahiere ich Aktivierungen aus bestimmten Ebenen in einem Keras-Modell?

So erhalten Sie die Ausgabe jeder Schicht in Keras

Bei der Arbeit mit Deep Neural Networks (DNNs) ist es oft nützlich, die Aktivierungen einzelner Schichten zu überprüfen. Dies kann Ihnen helfen, das Verhalten des Modells zu verstehen und potenzielle Probleme zu identifizieren. Keras, eine beliebte DNN-Bibliothek für Python, bietet eine einfache Möglichkeit, dies zu erreichen.

Verwendung der Modellebenen-Schnittstelle

Keras-Modelle werden als Folge von Ebenen erstellt, auf denen jeweils eine bestimmte Operation ausgeführt wird die Eingabe. Um die Ausgabe einer bestimmten Ebene abzurufen, können Sie die folgende Syntax verwenden:

model.layers[index].output

wobei Index der Index der Ebene ist, aus der Sie die Ausgabe extrahieren möchten. Um beispielsweise die Ausgabe der zweiten Faltungsschicht im bereitgestellten Code-Snippet abzurufen:

conv_output = model.layers[2].output

Ausgabe von allen Ebenen abrufen

Um die Ausgabe von allen Ebenen im Modell zu extrahieren, müssen Sie kann ein Listenverständnis verwenden:

outputs = [layer.output for layer in model.layers]

Bewertungsfunktionen erstellen

Um die Ausgaben tatsächlich auszuwerten Für die Ebenen stellt Keras eine Reihe von Funktionen namens K.function bereit. Diese Funktionen nehmen als Eingabe eine Liste von Tensoren und geben eine Liste von Ausgaben zurück.

Um eine Bewertungsfunktion für jede Ebenenausgabe zu erstellen, können Sie Folgendes tun:

from keras import backend as K

functors = [K.function([inp, K.learning_phase()], [out]) for out in outputs]

wobei inp ist Der Eingabetensor K.learning_phase() ist ein Flag, das angibt, ob sich das Modell im Trainings- oder Inferenzmodus befindet, und out ist die Ausgabe des Ebene.

Ebenenausgaben auswerten

Jetzt können Sie die Ebenenausgaben auswerten, indem Sie die Eingabedaten an die entsprechende Auswertungsfunktion übergeben:

test = np.random.random(input_shape)[np.newaxis,...]
layer_outs = [func([test, 1.]) for func in functors]
print layer_outs

Denken Sie daran, K festzulegen. learning_phase() auf 1, wenn eine der Ebenen in Ihrem Modell Dropout oder Batch-Normalisierung enthält, um den Trainingsmodus zu simulieren.

Optimierung der Prozess

Ein effizienterer Ansatz zur Auswertung von Layer-Ausgaben besteht darin, eine einzelne Funktion zu verwenden, die die Liste der Ausgaben für alle Layer zurückgibt:

from keras import backend as K

functor = K.function([inp, K.learning_phase()], outputs)

Dies reduziert den damit verbundenen Datenübertragungs- und Rechenaufwand individuelle Funktionsauswertungen.

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