背景：项目中需要计算同一句子和库中所有句子的相似性，需要事先将库中所有句子的特征抽取出来，而这个特征对应到深度学习模型的中间层
方法：1）查看模型结构
pip install pydot
conda install graphviz 安装。然后在程序中使用：
或者使用 print(model.summary())
2）取中间层
名字取 model_penultimate= Model(inputs=model.input,
output=model.get_layer(‘sequential’).output
)
层数索引取 model_penultimate= Model(inputs=model.input,
model.layers[-2].output ）
遇到的问题：
取-2层，
Graph disconnected: cannot obtain value for tensor Tensor(“embedding_input_46:0”, shape=(?, 20), dtype=float32) at layer “embedding_input”. The following previous layers were accessed without issue: []
查看output
解决办法** ：
后来发现shared model结构为下图，并且该结构不包含再再model中。查阅资料，这是个多模型融合的问题。，从GitHub上下载GAN的代码，仔细研读，最后解决了这个问题