从已训练的网络中提取卷积核
解释模型的一种方式是查看卷积层中卷积核的性质。本练习中，您将从一个卷积神经网络中提取其中一个卷积核。该网络的权重已保存在一个 hdf5 文件中。
本练习是课程的一部分
使用 Keras 进行图像建模
练习说明
- 将文件
weights.hdf5中的权重加载到模型中。 - 通过
layers属性获取模型中的第一个卷积层。 - 使用
.get_weights()方法提取该层的权重。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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)