Я підготував двійкову модель класифікації з CNN, і ось мій код
model = Sequential()
model.add(Convolution2D(nb_filters, kernel_size[0], kernel_size[1],
border_mode='valid',
input_shape=input_shape))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Convolution2D(nb_filters, kernel_size[0], kernel_size[1]))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=pool_size))
# (16, 16, 32)
model.add(Convolution2D(nb_filters*2, kernel_size[0], kernel_size[1]))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Convolution2D(nb_filters*2, kernel_size[0], kernel_size[1]))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=pool_size))
# (8, 8, 64) = (2048)
model.add(Flatten())
model.add(Dense(1024))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(2)) # define a binary classification problem
model.add(Activation('softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
optimizer='adadelta',
metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train,
batch_size=batch_size,
nb_epoch=nb_epoch,
verbose=1,
validation_data=(x_test, y_test))
І тут я хочу отримати вихід кожного шару так само, як TensorFlow, як це зробити?
K.function([inp]+ [K.learning_phase()], [out])
означає у вашому коді?