tensorflow怎么获得某⼀层的输出值tensorflow=2.0+
在使⽤tensorflow加载模型的时候有时候需要查看这个模型某⼀层的输出。
搭建⼀个简单的神经⽹络，识别cifar数据集：
点击查看代码
model = dels.Sequential()金莎
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升级考核model.add(Flatten())
model.add(BatchNormalization())
model.add(Activation('relu'))
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model.add(Den(1024, activation='relu', name="den_test1"))深圳市龙岗区
model.add(Den(2048, activation='relu', name="den_test2"))
model.add(Den(2048, activation='relu', name="den_test3"))
model.add(Den(2048, activation='relu', name="den_test4"))
形容相同的成语
model.add(Den(2048, activation='relu', name="den_test5"))
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model.add(Den(10, activation='softmax', name="den_test6"))
搭建好后进⾏训练可以得到⼀个训练好的神经⽹络
此时通过模型去识别cifar测试集
model.predict(x_test)#x_test是cifar数据集
可以得到预测结果，此时若想查看中间某⼀层的输出，⽐如全连接的第⼆层——den_test2的输出怎么办呢。这时候，可以直接截取此模型的⼦模型，直接将 den_test2作为最后⼀层输出。
sub_model = tf.keras.Model(inputs = model.input, outputs = _layer(den_test2).output)
淀粉跟面粉的区别
sub_model.predict(x_test)
这样就可以获取中间某⼀层的输出了。
