ПочатиПочніть безкоштовно

Потік тензорів

Якщо ви вже збудували модель, можна скористатися model.layers і tensorflow.keras.backend, щоб створювати функції, які для заданого коректного вхідного тензора повертають відповідний вихідний тензор.

Це корисний інструмент, коли потрібно отримати вихід мережі на проміжному шарі.

Наприклад, маючи вхід і вихід першого шару мережі, ви можете побудувати функцію inp_to_out, що повертатиме результат прямого проходження лише через перший шар для заданого вхідного тензора.

Саме це ви зараз і зробите!

X_test з набору даних Banknote Authentication і його model вже завантажені. Введіть model.summary() у консолі, щоб переглянути структуру.

Ця вправа є частиною курсу

Вступ до Deep Learning з Keras

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Імпортуйте tensorflow.keras.backend як K.
  • Скористайтеся списком model.layers, щоб отримати посилання на вхід і вихід першого шару.
  • Використайте K.function(), щоб визначити функцію, яка відображає inp у out.
  • Виведіть результати пропускання X_test через 1-й шар.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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(____([____]))
Редагувати та запускати код