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_<em style="color:transparent">来源gao.dai.ma.com搞@代*码网</em>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gaodaima搞代码网。
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