ケラスでエンコードされた出力を保存するには

Question

TensorflowバックエンドのKerasのオートエンコーダーモデルで、エンコードされた部分をデコーダのステージの直前に保存します。

たとえば、

encoding_dim = 210 
input_img = Input(shape=(5184,)) 

encoded = Dense(2592, activation='relu')(input_img) 
encoded1 = Dense(encoding_dim, activation='relu')(encoded) 

decoded = Dense(encoding_dim, activation='relu')(encoded1) 
decoded = Dense(5184, activation='sigmoid')(decoded) 

私はオートエンコーダのトレーニングの後にCSVファイルとしてencoded1を保存したいです。 Denseの出力が(nb_samples, output_dim)になるとします。

はありがとう

Answer 1

試してみてください。

autoencoder = Model(input_img, decoded) 
encoder = Model(input_img, encoded1) 

autoencoder.compile(loss=my_loss, optimizer=my_optimizer) 
autoencoder.fit(my_data, my_data, .. rest of fit params) 

numpy.savetxt("encoded1.csv", encoder.predict(x), delimiter=",") 

はまた - 私はあなたが持っているデータの種類を知りませんが、私はあなたがlinear活性化は、最後の層とmse損失関数で使用することをお勧めします。