Mô hình của tôi được đào tạo về hình ảnh chữ số ( MNIST dataset
). Tôi đang cố gắng in đầu ra của lớp thứ hai trong mạng của mình - một mảng gồm 128 số.
Sau khi đọc rất nhiều ví dụ - ví dụ này , và điều này , hoặc này .
Tôi đã không quản lý để làm điều này trên mạng riêng của tôi. Cả hai giải pháp đều hoạt động với thuật toán của riêng tôi.
Liên kết với Colab: https://colab.research.google.com/drive/1MLbpWJmq8JZB4_zKongaHP2o3M1FpvAv?fbclid=IwAR20xRz2i6sFS-Nm6Xwfk5hztdXOux9
Tôi đã nhận được rất nhiều thông báo lỗi khác nhau. Tôi đã cố gắng xử lý từng người trong số họ, nhưng không thể tự mình tìm ra.
Tôi đang thiếu gì? Làm thế nào để xuất lớp thứ hai?
Nếu Hình dạng của tôi là (28,28)
- loại & giá trị là input_shape
gì?
Thử nghiệm & Lỗi không thành công, ví dụ:
(1)
for layer in model.layers:
get_2nd_layer_output = K.function([model.layers[0].input],[model.layers[2].output])
layer_output = get_2nd_layer_output(layer)[0]
print('\nlayer output: get_2nd_layer_output=, layer=', layer, '\nlayer output: get_2nd_layer_output=', get_2nd_layer_output)
TypeError: đầu vào phải là một danh sách hoặc bộ dữ liệu.
(2)
input_shape=(28, 28)
inp = model.input # input placeholder
outputs = [layer.output for layer in model.layers] # all layer outputs
functor = K.function([inp, K.learning_phase()], outputs ) # evaluation function
# Testing
test = np.random.random(input_shape)[np.newaxis,...]
layer_outs = functor([test, 0.])
print('layer_outs',layer_outs)
tenorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError: Lỗi trong khi đọc biến tài nguyên dense_1 / bias từ Container: localhost. Điều này có thể có nghĩa là biến không được khởi tạo. Không tìm thấy: Container localhost không tồn tại. (Không thể tìm thấy tài nguyên: localhost / dense_1 / bias) [[{{nút dense_1 / BiasAdd / ReadVariableOp}}]]