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  3. Kerasで学ぶIntroduction to Deep Learning
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Exercise

テンソルの流れを追いましょう

すでにモデルを構築していれば、model.layers と tensorflow.keras.backend を使って、妥当な入力テンソルを与えると対応する出力テンソルを返す関数を作成できます。

これは、ネットワークの中間レイヤーでの出力を取得したいときに便利な手法です。

たとえば、ネットワークの最初のレイヤーの入力と出力を取得できれば、与えられた入力テンソルに対して、最初のレイヤーだけでフォワード伝播した結果を返す inp_to_out 関数を作れます。

では、実際にやってみましょう！

Banknote Authentication データセットの X_test と、その model はすでに読み込まれています。コンソールで model.summary() を実行して確認してください。

Instrukcje

100 XP
  • tensorflow.keras.backend を K としてインポートします。
  • model.layers リストを使って、最初のレイヤーの入力と出力への参照を取得します。
  • K.function() を使って、inp を out に対応付ける関数を定義します。
  • X_test を第1レイヤーに通した結果を表示します。