在keras中获取某一层上的feature map实例
更新时间：2020年01月24日 10:55:43 作者：今天好好吃饭了吗
今天小编就为大家分享一篇在keras中获取某一层上的feature map实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
在深度学习中，如果我们想获得某一个层上的feature map，就像下面的图这样，怎么做呢？
我们的代码是使用keras写的VGG16网络，网络结构如图：
那么我们随便抽取一层的数据吧，就拿第四层的pooling以后的结果作为输出吧，参考上面的网络结构，得到的结果维度应该是[1,56,56,128]的尺度。
怎么做呢？
首先通过keras构建模型：
model = VGG16(include_top=True, weights='imagenet')
然后设置输入和输出为：原始的输入和该层对应的输出，然后使用predict函数得到对应的结果
dense_result = Model(inputs=model.input,outputs=model.get_layer("block2_pool").output)
dense_res = dense_result.predict(x)#使用predict得到该层结果
设置随机数（或者固定的数字）来获取某一层的结果
rand_layer = random.randint(10,128)
x_output = dense_res[0,:,:,rand_layer] #获取某一层的数据：因为原始数据维度是[1,x,x,depths]的，我们仅仅提取某一个depth对应的[x,x]维度的信息
# 获取最大值，然后对该层数据进行归一化之后投影到0-255之间
max = np.max(x_output)
print(max,"max value is :")
# 然后进行归一化操作
x_output =x_output.astype("float32") / max * 255
print(x_output.shape)
最后对该层的feature进行显示，我们使用Pillow库
# 把图像转换成image可以表示的方式进行显示 from PIL import Image as PILImage x_output =PILImage.fromarray(np.asarray(x_output)) x_output1 = x_output.resize((400,400)) x_output1.show() print(np.asarray(x_output1))
结果如上图所示啦～
以上这篇在keras中获取某一层上的feature map实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。
相关文章
最近Python有点火？这篇文章主要为大家分享了7个你现在就该学习Python的理由，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下2017-06-06
在Python中,有多种方法可以通过使用各种函数和构造函数来合并字典,在本文中,我们将讨论一些合并字典的方法,有需要的小伙伴可以参考一下·2023-09-09
这篇文章主要介绍了python迭代器,以一个简单实例的形式分析了Python中迭代器的用法及注意事项,需要的朋友可以参考下2014-09-09
Python实现读取.nc数据并提取指定时间与经纬度维度对应的变量数值
这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用Python语言的netCDF4库实现读取.nc格式的数据文件,并提取指定维（时间、经度与纬度）下的变量数据,需要的可以了解下2024-02-02
这篇文章主要介绍了Python多线程扫描端口代码示例，分享了相关代码示例，小编觉得还是挺不错的，具有一定借鉴价值，需要的朋友可以参考下2018-02-02
R和Python两者谁更适合数据分析领域？在某些特定情况下谁会更有优势？还是一个天生在各方面都比另一个更好？2017-10-10
今天小编就为大家分享一篇pytorch中的embedding词向量的使用方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧2019-08-08
本文主要介绍了Python中关于文件的处理，即如何创建、读写一个文件，文中的示例代码讲解详细，感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下2022-03-03
这篇文章主要介绍了Python库urllib与urllib2主要区别,需要的朋友可以参考下2014-07-07
今天小编就为大家分享一篇用pyqt5 给按钮设置图标和css样式的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧2019-06-06
最新评论