预测时是不是可以从预训练的 vgg 模型中获得第 1 层和第 5 层输出？ [复制]

Posted 2023-02-23

【中文标题】预测时是不是可以从预训练的 vgg 模型中获得第 1 层和第 5 层输出？ [复制]

【英文标题】：Is it possible to get 1st and 5th layer output from pretrained vgg model when predicting? [duplicate]预测时是否可以从预训练的 vgg 模型中获得第 1 层和第 5 层输出？ [复制]

【发布时间】：2019-11-13 22:11:49

【问题描述】：

我需要使用 VGG 预训练模型从图像中提取特征。我还需要从 VGG 预训练模型的第 1 层和第 5 层获取输出。真的可以这样做吗？

如果是，谁能提供工作代码？

编辑： 我将预训练模型下载为

model = VGG16()

然后我用一张图片预测它为：

model.predict(image)

现在我想得到中间层（第 1 卷积层和第 5 卷积层）的输出为：

x=model.layers[5].output

但是当我转换张量时它会产生一个空矩阵。代码中的问题是什么？

注意：我需要一个输出矩阵而不是张量

【问题讨论】：

是的，有可能。

你能提供一个相同的代码吗？

我忘了具体是怎么回事。将诸如 model.output 和 model.input 之类的东西分配给网络的特定部分，然后传播数据。但我敢肯定这个问题是重复的

@BlueRineS 根据我的问题编辑了问题。我关注了keras-how-to-get-the-output-of-each-layer，但这不是我需要的答案。我看到他们没有根据他们的模型进行预测。

其实我需要一个矩阵而不是张量。

【参考方案1】：

创建一个采用所需图层的新模型。

newModel = Model(model.inputs, 
                 [model.layers[5].output, model.layers[i].output])

新模型的预测：

layer5, layerI = newModel.predict(imageS)