如何在多输入模型中获取keras层的输出？

Question

当 Keras 模型接受多个输入时，其层的行为就像只有一个输入一样。这可能是一个错误。

model = vgg19.VGG19(weights='imagenet', include_top=False, pooling='avg')
model(image1)
model(image2)

model.get_output_at(0)
model.get_output_at(1)
#no error here

outputs_0 = [layer.get_output_at(0) for layer in model.layers]
#no error here

outputs_1 = [layer.get_output_at(1) for layer in model.layers]
#error "Asked to get output at node 1, but the layer has only 1 inbound nodes."

我真的不知道什么是outputs_0，因为模型有两个输入，image1和image2，当一个层return输出时，它对应的输入是什么？

Answer 1

无论模型的输入和输出如何，都没有关于模型内部层的行为方式的规则。一个模型可能有 许多内部分支 并重用（或不重用）具有不同输入的同一层，从而产生不同的输出。如果该层被多次使用，该层将只有 "output at 1 (or more)"。

唯一确定的事情是：

输入层将匹配模型的输入（见 1），
并且输出层将匹配模型的输出（参见 1）。
但两者之间一切皆有可能（见 2）。

(1) - 但是，具有很多 inputs/outputs 的模型实际上有很多 "input/output layers"。每个输出层都有一个输出。如果你检查 "model" 输出，你有很多，但如果你检查 "layers" 输出，那么有几个输出层，每个输出一个输出（仅输出为 0）。这同样适用于模型的输入与输入层。

(2) - 尽管如此，最常见的选择是只使用一次层，因此只有 "output at 0"，没有额外的输出。

Answer 2

在keras中，如果你有一个模型：.

打印你的模型，你可以知道图层名称；
包装一个新模型；

获取输出；

from keras.models import Model
print(<your_model>.summary())

<new_model> = Model(inputs=<your_model>.input, outputs=<your_model>.get_layer('your layer_name').get_output_at(<index_number>))

<your_output> = <new_model>.predict(<your_input>)

如何在多输入模型中获取keras层的输出？

How to get keras layer's output in a multiple-input model?

keras

keras-layer