Dòng chảy của các tensor
Nếu bạn đã xây dựng một mô hình, bạn có thể dùng model.layers và tensorflow.keras.backend để tạo các hàm mà, khi nhận một tensor đầu vào hợp lệ, sẽ trả về tensor đầu ra tương ứng.
Đây là một công cụ hữu ích khi bạn muốn lấy đầu ra của mạng tại một lớp trung gian.
Ví dụ, nếu bạn lấy input và output từ lớp đầu tiên của một mạng, bạn có thể tạo hàm inp_to_out trả về kết quả của phép lan truyền xuôi chỉ qua lớp đầu tiên cho một tensor đầu vào bất kỳ.
Và đó chính là việc bạn sắp làm ngay bây giờ!
X_test từ bộ dữ liệu Banknote Authentication và model đã được nạp sẵn. Gõ model.summary() trong bảng điều khiển để kiểm tra.
Bài tập này là một phần của khóa học
Nhập môn Deep Learning với Keras
Hướng dẫn bài tập
- Import
tensorflow.keras.backendvới bí danhK. - Dùng danh sách
model.layersđể tham chiếu đến input và output của lớp đầu tiên. - Dùng
K.function()để định nghĩa một hàm ánh xạinpsangout. - In kết quả khi đưa
X_testđi qua lớp thứ nhất.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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(____([____]))