Tok tenzorů
Pokud už máš sestavený model, můžeš použít model.layers a tensorflow.keras.backend k vytvoření funkcí, které pro platný vstupní tenzor vrátí odpovídající výstupní tenzor.
To se hodí, když chceš získat výstup sítě na úrovni mezilehlé vrstvy.
Například pokud vezmeš vstup a výstup první vrstvy sítě, můžeš sestavit funkci inp_to_out, která vrátí výsledek dopředného šíření pouze přes tuto první vrstvu pro zadaný vstupní tenzor.
A přesně to teď uděláme!
X_test z datasetu Banknote Authentication a jeho model jsou předem načteny. Zadej model.summary() do konzole a zkontroluj strukturu modelu.
Toto cvičení je součástí kurzu
Úvod do hlubokého učení s Keras
Pokyny k cvičení
- Importuj
tensorflow.keras.backendjakoK. - Pomocí seznamu
model.layerszískej referenci na vstup a výstup první vrstvy. - Pomocí
K.function()definuj funkci, která mapujeinpnaout. - Vypiš výsledky průchodu
X_testprvní vrstvou.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Import tensorflow.keras backend
import ____
# Input tensor from the 1st layer of the model
inp = ____.____[____].input
# Output tensor from the 1st layer of the model
out = ____.____
# Define a function from inputs to outputs
inp_to_out = K.function([____], [____])
# Print the results of passing X_test through the 1st layer
print(____([____]))