レイヤー上のニューロンの値を取得するには？ Python-nolearn

Question

私はnolearnライブラリを使ってニューラルネットワークを作成しました。

net = NeuralNet(
layers=[ 
    ('input', layers.InputLayer), 
    ('conv1', layers.Conv2DLayer), 
    ('pool1', layers.MaxPool2DLayer), 
    ('dropout1', layers.DropoutLayer), 
    ('conv2', layers.Conv2DLayer), 
    ('pool2', layers.MaxPool2DLayer), 
    ('dropout2', layers.DropoutLayer), 
    ('conv3', layers.Conv2DLayer), 
    ('pool3', layers.MaxPool2DLayer), 
    ('dropout3', layers.DropoutLayer), 
    ('hidden4', layers.DenseLayer), 
    ('output', layers.DenseLayer), 
    ], 
input_shape=(None, 1, imgSize, imgSize), 
conv1_num_filters=32, conv1_filter_size=(param1, param1), pool1_pool_size=(2, 2), 
dropout1_p=0.4, 
conv2_num_filters=64, conv2_filter_size=(param2, param2), pool2_pool_size=(2, 2), 
dropout2_p=0.4, 
conv3_num_filters=128, conv3_filter_size=(param3, param3), pool3_pool_size=(2, 2), 
dropout3_p=0.4, 
hidden4_num_units=1000, 
output_num_units=classNum, output_nonlinearity=lasagne.nonlinearities.softmax, 

update_learning_rate=0.01, 
update_momentum=0.9, 

regression=False, 
max_epochs=100, 
verbose=1, 
) 
net.fit(trainD, trainL) 

一部のxでは隠れ層ニューロンの値を取得するにはどうすればよいですか？私はその値を取得し、より良い結果を得るためにいくつかの他のアルゴリズムでそれらを使用するつもりはありません。

Answer 1

私は解決策を見つけました。

hidden_layer = layers.get_output(net.layers_['hidden4'], deterministic=True) 
input_var = net.layers_['input'].input_var 
f_hidden = theano.function([input_var], hidden_layer) 
instance = TestD[i][None, :, :, :] 
pred = f_hidden(instance)