在keras中可视化预处理层的结果

Question

我的模型中内置了几个图像预处理步骤：

model = Sequential()
model.add(Cropping2D(cropping=((22, 0), (0, 0)), input_shape=(160, 320, 3)))
model.add(Lambda(lambda image: tf.image.resize_images(image, (66, 200))))
model.add(Lambda(lambda image: image / 255.0 - 0.5))

这种方法的好处是训练和测试的管道完全相同。缺点是很难验证预处理步骤的结果，例如通过在裁剪步骤后观看图像。

在 keras 中有没有好的方法来做到这一点？

Answer 1

您可以使用以下方法轻松获得任何层的输出：model.layers[index].output 并使用 K.function 从中创建一个张量函数，然后计算该函数并可视化输出。

检查：

在keras中可视化预处理层的结果

Visualizing results of preprocessing layers in keras

keras

keras-layer