레이어의 뉴런 값을 가져 오는 방법은 무엇입니까? Python-nolearn

Question

nolearn 라이브러리를 사용하여 신경망을 만들었습니다.

net = NeuralNet(
layers=[ 
    ('input', layers.InputLayer), 
    ('conv1', layers.Conv2DLayer), 
    ('pool1', layers.MaxPool2DLayer), 
    ('dropout1', layers.DropoutLayer), 
    ('conv2', layers.Conv2DLayer), 
    ('pool2', layers.MaxPool2DLayer), 
    ('dropout2', layers.DropoutLayer), 
    ('conv3', layers.Conv2DLayer), 
    ('pool3', layers.MaxPool2DLayer), 
    ('dropout3', layers.DropoutLayer), 
    ('hidden4', layers.DenseLayer), 
    ('output', layers.DenseLayer), 
    ], 
input_shape=(None, 1, imgSize, imgSize), 
conv1_num_filters=32, conv1_filter_size=(param1, param1), pool1_pool_size=(2, 2), 
dropout1_p=0.4, 
conv2_num_filters=64, conv2_filter_size=(param2, param2), pool2_pool_size=(2, 2), 
dropout2_p=0.4, 
conv3_num_filters=128, conv3_filter_size=(param3, param3), pool3_pool_size=(2, 2), 
dropout3_p=0.4, 
hidden4_num_units=1000, 
output_num_units=classNum, output_nonlinearity=lasagne.nonlinearities.softmax, 

update_learning_rate=0.01, 
update_momentum=0.9, 

regression=False, 
max_epochs=100, 
verbose=1, 
) 
net.fit(trainD, trainL) 

일부 x에서 숨겨진 레이어 뉴런의 값을 어떻게 얻을 수 있습니까? 그 값을 얻고 다른 알고리즘에서 사용하여 더 나은 결과를 얻지는 않을 것입니다.

Answer 1

그래서 해결책을 찾았습니다.

hidden_layer = layers.get_output(net.layers_['hidden4'], deterministic=True) 
input_var = net.layers_['input'].input_var 
f_hidden = theano.function([input_var], hidden_layer) 
instance = TestD[i][None, :, :, :] 
pred = f_hidden(instance)