Tensorflow2.0中获取模型某一层的输出

前言&＃xff1a;

如题&＃xff0c;我们在实验时&＃xff0c;通常有这么一个需求&＃xff1a;我们已经train好一个model,但是我们希望获取模型的其中的一层的输入&＃xff0c;查看某些层提取到了哪些特征&＃xff0c;或者对这一层的输出做做一些其他的处理。

#其中Wclass_model为已经训练完毕的模型&＃xff0c;这里获取该模型倒数第二层的输出
sub_model &＃61; tf.keras.models.Model(inputs &＃61; Wclass_model.input,outputs &＃61; Wclass_model.layers[-2].output)

result &＃61; sub_model.predict(ts_datasets_val)

可视化隐空间上的点&＃xff1a;

import plotly.graph_objs as go
data &＃61; [go.Scatter3d(x&＃61;result_cloudy_df.x,y&＃61;result_cloudy_df.y,z&＃61;result_cloudy_df.z,mode&＃61;&＃39;markers&＃39;,opacity&＃61;0.9,marker&＃61;dict(size&＃61;5,color&＃61;&＃39;black&＃39;)),go.Scatter3d(x&＃61;result_snow_df.x,y&＃61;result_snow_df.y,z&＃61;result_snow_df.z,mode&＃61;&＃39;markers&＃39;,opacity&＃61;0.9,marker&＃61;dict(size&＃61;5,color&＃61;&＃39;red&＃39;)),go.Scatter3d(x&＃61;result_foggy_df.x,y&＃61;result_foggy_df.y,z&＃61;result_foggy_df.z,mode&＃61;&＃39;markers&＃39;,opacity&＃61;0.9,marker&＃61;dict(size&＃61;5,color&＃61;&＃39;blue&＃39;))]

fig &＃61; go.Figure(data&＃61;data)
fig.update_layout(title&＃61;&＃39;三维散点&＃39;,autosize&＃61;False,width&＃61;900,height&＃61;900,margin&＃61;dict(l&＃61;65,r&＃61;50,b&＃61;65,t&＃61;90))
fig.show()