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在keras中获取某一层上的feature map实例
脚本专栏 2024/11/3 佚名
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在深度学习中，如果我们想获得某一个层上的feature map，就像下面的图这样，怎么做呢？

我们的代码是使用keras写的VGG16网络，网络结构如图：

在keras中获取某一层上的feature map实例

那么我们随便抽取一层的数据吧，就拿第四层的pooling以后的结果作为输出吧，参考上面的网络结构，得到的结果维度应该是[1,56,56,128]的尺度。

怎么做呢？

首先通过keras构建模型：

model = VGG16(include_top=True, weights='imagenet')

然后设置输入和输出为：原始的输入和该层对应的输出，然后使用predict函数得到对应的结果

dense_result = Model(inputs=model.input,outputs=model.get_layer("block2_pool").output) 
dense_res = dense_result.predict(x)#使用predict得到该层结果

设置随机数（或者固定的数字）来获取某一层的结果

rand_layer = random.randint(10,128)
x_output = dense_res[0,:,:,rand_layer] #获取某一层的数据：因为原始数据维度是[1,x,x,depths]的，我们仅仅提取某一个depth对应的[x,x]维度的信息
# 获取最大值，然后对该层数据进行归一化之后投影到0-255之间
max = np.max(x_output)
print(max,"max value is :")
# 然后进行归一化操作
x_output =x_output.astype("float32") / max * 255
print(x_output.shape)

最后对该层的feature进行显示，我们使用Pillow库

# 把图像转换成image可以表示的方式进行显示
from PIL import Image as PILImage
x_output =PILImage.fromarray(np.asarray(x_output)) 
x_output1 = x_output.resize((400,400)) 
x_output1.show() 
print(np.asarray(x_output1))

结果如上图所示啦～

以上这篇在keras中获取某一层上的feature map实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

标签：
keras,feature,map
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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

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《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

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