Extraindo um kernel de uma rede treinada
Uma maneira de entender os modelos é dar uma olhada nas propriedades dos kernels nas camadas convolucionais. Neste exercício, você vai extrair um dos kernels de uma rede neural convolucional com pesos que você salvou em um arquivo hdf5.
Este exercício faz parte do curso
Modelagem de imagens com Keras
Instruções do exercício
- Carregue os pesos no modelo a partir do arquivo
weights.hdf5. - Pega a primeira camada convolucional no modelo a partir do atributo “
layers”. - Use o método “
.get_weights()” para extrair os pesos dessa camada.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Load the weights into the model
model.____('weights.hdf5')
# Get the first convolutional layer from the model
c1 = model.____[0]
# Get the weights of the first convolutional layer
weights1 = c1.____()
# Pull out the first channel of the first kernel in the first layer
kernel = weights1[0][...,0, 0]
print(kernel)