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我在初始基础上用 VGG16 网络构建了一个 Sequential 模型,例如:

from keras.applications import VGG16
conv_base = VGG16(weights='imagenet',
                  # do not include the top, fully-connected Dense layers 
                  include_top=False,
                  input_shape=(150, 150, 3))

from keras import models
from keras import layers

model = models.Sequential()
model.add(conv_base)
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(256, activation='relu'))
# the 3 corresponds to the three output classes
model.add(layers.Dense(3, activation='sigmoid'))

我的模型如下所示:

model.summary()

Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
vgg16 (Model)                (None, 4, 4, 512)         14714688  
_________________________________________________________________
flatten_1 (Flatten)          (None, 8192)              0         
_________________________________________________________________
dense_7 (Dense)              (None, 256)               2097408   
_________________________________________________________________
dense_8 (Dense)              (None, 3)                 771       
=================================================================
Total params: 16,812,867
Trainable params: 16,812,867
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

现在,我想获取与我的网络的 vgg16 模型部分关联的层名称。即类似的东西:

layer_name = 'block3_conv1'
filter_index = 0

layer_output = model.get_layer(layer_name).output
loss = K.mean(layer_output[:, :, :, filter_index])

但是,由于 vgg16 卷积显示为模型并且它的层没有被暴露,我得到了错误:

ValueError:没有这样的层:block3_conv1

我该怎么做呢?

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4 回答 4

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关键是首先.get_layer对模型对象执行,然后.get_layer在指定特定 vgg16 层的对象上执行另一个操作,然后执行 .output:

layer_output = model.get_layer('vgg16').get_layer('block3_conv1').output

于 2018-05-11T04:05:58.600 回答
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要从 VGG16 实例中获取层的名称,请使用以下代码。

for layer in conv_base.layers:
    print(layer.name)

名称在您的模型中应该相同。为了证明这一点,您可以执行以下操作。

print([layer.name for layer in model.get_layer('vgg16').layers])

就像瑞恩向我们展示的那样。要调用 vgg16 层,您必须首先使用 get_layer 方法从模型中调用它。

于 2018-11-08T23:30:37.440 回答
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可以简单地将层的名称存储在列表中以供进一步使用

layer_names=[layer.name for layer in base_model.layers]
于 2019-07-25T06:39:02.573 回答
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这对我有用:)

for idx in range(len(model.layers)):
  print(model.get_layer(index = idx).name)
于 2020-05-15T16:30:48.073 回答