Un flux de tensori
Dacă ai construit deja un model, poți folosi model.layers și tensorflow.keras.backend pentru a defini funcții care, primind un tensor de intrare valid, returnează tensorul de ieșire corespunzător.
Acesta este un instrument util atunci când vrei să obții rezultatul rețelei la nivelul unui strat intermediar.
De exemplu, dacă obții intrarea și ieșirea din primul strat al rețelei, poți construi o funcție inp_to_out care returnează rezultatul propagării înainte doar prin primul strat, pentru un tensor de intrare dat.
Așa că asta vei face acum!
X_test din setul de date Banknote Authentication și model-ul aferent sunt preîncărcate. Scrie model.summary() în consolă pentru a le verifica.
Acest exercițiu face parte din cursul
Introducere în Deep Learning cu Keras
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Importă
tensorflow.keras.backendcaK. - Folosește lista
model.layerspentru a obține o referință la intrarea și ieșirea primului strat. - Folosește
K.function()pentru a defini o funcție care mapeazăinplaout. - Afișează rezultatele obținute prin trecerea lui
X_testprin primul strat.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# 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(____([____]))