在 keras 中可视化预处理层的结果答案

【问题标题】：Visualizing results of preprocessing layers in keras在 keras 中可视化预处理层的结果
【发布时间】：2017-01-29 08:08:17
【问题描述】：

我的模型中内置了几个图像预处理步骤：

model = Sequential()
model.add(Cropping2D(cropping=((22, 0), (0, 0)), input_shape=(160, 320, 3)))
model.add(Lambda(lambda image: tf.image.resize_images(image, (66, 200))))
model.add(Lambda(lambda image: image / 255.0 - 0.5))

这种方法的好处是训练和测试的管道完全相同。缺点是验证预处理步骤的结果相当困难，例如通过在裁剪步骤后观看图像。

在 keras 中有没有好的方法来做到这一点？

【问题讨论】：

标签： keras keras-layer

【解决方案1】：

您可以使用以下方法轻松获得任何层的输出：model.layers[index].output 和使用K.function 从中创建张量函数，然后评估该函数并可视化输出。

检查： Keras, How to get the output of each layer?

【讨论】：

如果我只想快速验证一个孤立的 Cropping2D(cropping=((22, 0), (0, 0)), input_shape=(160, 320, 3)) 的输出怎么办？没有构建完整的模型？