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É um fluxo de tensores

Se você já construiu um modelo, pode usar model.layers e tensorflow.keras.backend para criar funções que, ao receberem um tensor de entrada válido, retornam o tensor de saída correspondente.

Essa é uma ferramenta útil quando queremos obter a saída da rede em uma camada intermediária.

Por exemplo, se você pegar a entrada e a saída da primeira camada de uma rede, pode criar uma função inp_to_out que retorna o resultado de propagar apenas pela primeira camada para um dado tensor de entrada.

É exatamente isso que você vai fazer agora!

X_test do conjunto de dados Banknote Authentication e seu model já estão pré-carregados. Digite model.summary() no console para conferir.

Este exercício faz parte do curso

Introdução ao Deep Learning com Keras

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Instruções do exercício

  • Importe tensorflow.keras.backend como K.
  • Use a lista model.layers para obter uma referência à entrada e à saída da primeira camada.
  • Use K.function() para definir uma função que mapeie inp para out.
  • Imprima os resultados de passar X_test pela 1ª camada.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# 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(____([____]))
Editar e executar o código