有什么方法可以从 Keras 中的自动编码器获取任何层的特征吗？

Question

大家好，我正在使用自动编码器，我正在尝试从自动编码器的特定层获取特征（我对潜在 space 不感兴趣）。我正在使用以下代码：

#Define autoencoder
import keras 
input_shape  = (1, 512, 512, 1)
SIZE = 512


encoder = keras.models.Sequential()
encoder.add(keras.layers.Conv2D(32, (9, 9), activation='elu', padding='same', input_shape=(SIZE, SIZE, 1)))
encoder.add(keras.layers.BatchNormalization())


encoder.add(keras.layers.Conv2D(64, (7, 7), activation='elu', padding='same'))
encoder.add(keras.layers.BatchNormalization())


encoder.add(keras.layers.Conv2D(32, (5, 5), activation='elu', padding='same'))
encoder.add(keras.layers.MaxPooling2D((2, 2), padding='same'))
encoder.add(keras.layers.BatchNormalization())



encoder.add(keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='elu', padding='same'))
encoder.add(keras.layers.MaxPooling2D((2, 2), padding='same'))
encoder.add(keras.layers.BatchNormalization())


#Decoder
decoder = keras.models.Sequential()

decoder.add(keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='elu', padding='same'))
decoder.add(keras.layers.UpSampling2D((2, 2)))
decoder.add(keras.layers.BatchNormalization())


decoder.add(keras.layers.Conv2D(32, (5, 5), activation='elu', padding='same'))
decoder.add(keras.layers.UpSampling2D((2, 2)))
decoder.add(keras.layers.BatchNormalization())


decoder.add(keras.layers.Conv2D(64, (7, 7), activation='elu', padding='same'))
#decoder.add(keras.layers.UpSampling2D((2, 2)))
decoder.add(keras.layers.BatchNormalization())



decoder.add(keras.layers.Conv2D(32, (9,9), activation='elu', padding='same'))
#decoder.add(keras.layers.UpSampling2D((2, 2)))
decoder.add(keras.layers.BatchNormalization())



#decoder.add(keras.layers.Conv2D(64, (11,11), activation='elu', padding='same'))
#decoder.add(keras.layers.UpSampling2D((2, 2)))
#decoder.add(keras.layers.BatchNormalization())


decoder.add(keras.layers.Conv2D(1, (3, 3), activation='elu', padding='same'))

autoencoder = keras.models.Sequential([encoder,decoder])

autoencoder.compile(loss='mean_squared_error', optimizer = "adam")
autoencoder.summary()

最后，我训练自编码器：

model_train = autoencoder.fit(X_train_noise, X_train,
        epochs=5000,
        shuffle=True)

现在，我需要输入一个新图像，但我只想要来自定义的 CNN 编码器部分的第三层的输出。有什么想法吗？

谢谢！！！

Answer 1

在顺序模型中，您可以通过 model.layers[index] 或 model.get_layer(layer_name) 获得任何层输出。

例如第三层输出：

features_for_third_layer = encoder.layers[2].output

或

features_for_third_layer = autoencoder.layers[0].layers[2].output

在训练自动编码器之后，如果您只需要编码器任意层的输出，并且想要提供图像并获得输出，一种简单的方法是定义另一个模型，如下所示：

new_model = keras.models.Model(inputs=encoder.input, outputs=encoder.layers[2].output)

然后，你可以得到这样的输出：

feature_vector = new_model.predict([image])

有什么方法可以从 Keras 中的自动编码器获取任何层的特征吗？

Is there any way to obtain features of any layer from autoencoder in Keras?

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