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我正在尝试创建一个简单的神经网络查看器，如下图所示。我可以获得训练后的权重，但是当预测运行时，节点值存储在 tensorflow js层的哪里？换句话说，我可以得到线的值，但不能得到圈出来的值。在一个简单的网络中，这些就像传递给 fit 方法的 x 和 y 一样简单。

在此处输入图像描述

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getWeigths允许检索层的权重

使用tf.model，可以输出每一层的预测

const input = tf.input({shape: [5]});
        const denseLayer1 = tf.layers.dense({units: 10, activation: 'relu'});
        const denseLayer2 = tf.layers.dense({units: 2, activation: 'softmax'});
        const output1 = denseLayer1.apply(input);
        const output2 = denseLayer2.apply(output1);
        const model = tf.model({inputs: input, outputs: [output1, output2]});
        const [firstLayer, secondLayer] = model.predict(tf.ones([2, 5]));
        
        console.log(denseLayer1.getWeights().length) // 2  W and B for a dense layer
        denseLayer1.getWeights()[1].print()
        console.log(denseLayer2.getWeights().length) // also 2
        // output of each layer WX + B
        firstLayer.print();
        secondLayer.print()
<html>
  <head>
    <!-- Load TensorFlow.js -->
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@0.12.0"> </script>
  </head>

  <body>
  </body>
</html>

也可以使用tf.sequential()

const model = tf.sequential();

// first layer
model.add(tf.layers.dense({units: 10, inputShape: [4]}));
// second layer
model.add(tf.layers.dense({units: 1}));

// get all the layers of the model
const layers = model.layers
layers[0].getWeights()[0].print()
<html>
  <head>
    <!-- Load TensorFlow.js -->
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@0.12.0"> </script>
  </head>

  <body>
  </body>
</html>

但是，使用模型配置中传递的参数时，tf.sequential无法像tf.model使用output传递的参数那样获得每一层的预测。

于 2019-01-21T20:22:06.710 回答