ケラスの畳み込みニューラルネットワークの中間層の出力を視覚化する方法は？

Question

最近、私は猫と犬の分類（基本的な）のための基本的なCNNモデルを作成しました。ケラスを使用してこれらのレイヤの出力をどのように視覚化できますか？私はケラスにTensorflowバックエンドを使用しました。

Answer 1

あなたが見て予測をしたいすべてのレイヤーの出力を取るモデルを定義することができます

cnnModel = #a model you have defined with layers 

そして、あなたはの出力をしたいとします

は、あなたの完全なモデルがあるとしインデックス1,5、および8のレイヤー。
これらのレイヤの出力を使用して、このモデルから新しいモデルを作成します。

from keras.models import Model 

desiredLayers = [1,5,8] 
desiredOutputs = [cnnModel.layers[i].output for i in desiredLayers] 

#alternatively, you can use cnnModel.get_layer('layername').output for that  

newModel = Model(cnnModel.inputs, desiredOutputs) 

このモデルで予測を行います。今

print(newModel.predict(inputData)) 

、彼らは通常の画像より道以上のチャンネルを有することができるので、これらの結果は、トリッキーなことがあり、「見える化」。