我正在使用CNN预测癫痫发作。我的数据集中有2个类。我想使用CNN模型作为特征提取器，然后我想使用SVM作为分类器。我不知道如何使用我的模型。
我在我的模型中使用mode.fit_generator，我没有x和y，因为我使用生成器处理数据。我如何使用传统的SVM处理我的模型？

• • 我的模特**

input_shape=(33,3840,1)
    model = Sequential()
    #C1
    model.add(Conv2D(16, (5, 5), strides=( 2, 2), padding='same',activation='relu', 
    input_shape=input_shape))
    model.add(keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=( 2, 2),  padding='same'))
    model.add(BatchNormalization())
    model.compile(loss=categorical_focal_loss(), optimizer=opt_adam, metrics=['accuracy'])
    history=model.fit_generator(generate_arrays_for_training(indexPat, train_data, start=0,end=100), 
                                validation_data=generate_arrays_for_training(indexPat, test_data, start=0,end=100),
                                steps_per_epoch=int((len(train_data)/2)), 
                                validation_steps=int((len(test_data)/2)),
                                verbose=2,epochs=65, max_queue_size=2, shuffle=True)

我想让SVM分类器作为我的最终分类器在这个模型中，所以我怎么做呢？
任何帮助都将不胜感激。先谢了。