访问deeplearning4j中所有层的权重和原始激活

pgpifvop  于 2021-06-26  发布在  Java
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我的目标是可视化一个模型对图像进行分类。对于可视化,我需要每个层的原始激活/输出。在进行预测时,有没有办法获取这些信息?此外,如果有一种方法可以访问权重,这将非常有帮助。但是,这只是可选的。
可视化模型是动态建立的,将用于mnist和emnist数据集的图像分类。
model.summary()示例模型:

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LayerName (LayerType)   nIn,nOut   TotalParams   ParamsShape           
=======================================================================
layer0 (DenseLayer)     784,200    157.000       W:{784,200}, b:{1,200}
layer1 (DenseLayer)     200,100    20.100        W:{200,100}, b:{1,100}
layer2 (OutputLayer)    100,10     1.010         W:{100,10}, b:{1,10}  
-----------------------------------------------------------------------
            Total Parameters:  178.110
        Trainable Parameters:  178.110
           Frozen Parameters:  0
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图像分类代码:

INDArray reshaped = reshapeImage(image);
int predictedIndex = model.predict(reshaped)[0];
double conf = model.output(reshaped).getDouble(predictedIndex);

如果您需要更多的信息/代码片段,请告诉我。

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