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Kerasで中間層の値の表示

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kerasのチュートリアルでAEの勉強中です.
圧縮したデータの値(中間層の値)を見ようとしたのですが,どうすれば見れるのかわかりません.

モデルのコード

ここのencodedの値を見たいです.

#モデルの生成

input_img = Input(shape=(100, 100, 3))  # adapt this if using `channels_first` image data format

x = Conv2D(16, (10, 10), padding='same')(input_img)
x = BatchNormalization()(x)
x = Activation('relu')(x)
x = MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(x)

x = Conv2D(8, (10, 10), padding='same')(x)
x = BatchNormalization()(x)
x = Activation('relu')(x)
x = MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(x)

x = Conv2D(8, (10, 10), padding='same')(x)
x = BatchNormalization()(x)
x = Activation('relu')(x)
x = MaxPooling2D((5, 5), padding='same')(x)

x = Flatten()(x)
encoded = Dense(20, activation='sigmoid')(x)

x = Dense(200, activation='sigmoid')(encoded)
x = Reshape((5, 5, 8))(x)

# at this point the representation is (4, 4, 8) i.e. 128-dimensional

x = Conv2D(8, (10, 10),padding='same')(x)
x = BatchNormalization()(x)
x = Activation('relu')(x)
x = UpSampling2D((5, 5))(x)

x = Conv2D(8, (10, 10),padding='same')(x)
x = BatchNormalization()(x)
x = Activation('relu')(x)
x = UpSampling2D((2, 2))(x)

x = Conv2D(16, (10, 10),padding='same')(x)
x = BatchNormalization()(x)
x = Activation('relu')(x)
x = UpSampling2D((2, 2))(x)

decoded = Conv2D(3, (10, 10), activation='sigmoid', padding='same')(x)

autoencoder = Model(input_img, decoded)
autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

試したこと

autoencoder.save_weights('autoencoder0730.json')
from keras.models import model_from_json
json_string = open('autoencoder0730.json', 'r' ,encoding="utf-8").read()
data = json.load(json_string)
print(data)


エラー
utf-8以外の文字は無視するようなコードも書いてみましたがダメでした.

UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0x89 in position 0: invalid start byte



https://keras.io/ja/getting-started/faq/#_7
中間レイヤーの出力を得るには?というトピックがあるのですが,自分のコードに合うように書き直す方法がわかりません.

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  • tiitoi

    2019/07/30 19:29

    動かして確認したいので、コード全体を貼ることはできますか?

    キャンセル

  • Bonziri

    2019/08/01 16:12

    コメントありがとうございます
    無事解決することができました.

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回答 1

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autoencoder.save_weights('autoencoder0730.json')
from keras.models import model_from_json
json_string = open('autoencoder0730.json', 'r' ,encoding="utf-8").read()
data = json.load(json_string)

new_model = tf.keras.Model(
    inputs=data.input, outputs=data.get_layer("encodedの層の名前").output()
)

こうしておけば、

a = new_model.predict(input_img)


のように、predictから見れます。

encoded=Dense(20, activation='sigmoid')(x)で定義されている層の名前が何かはautoencode.summary()から見れます。

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  • 2019/07/31 10:39

    回答ありがとうございます
    UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0x89 in position 0: invalid start byte
    というエラーでました.
    元々,encoding="utf-8"がないコードで下記のようなエラーがでていたので書きかえたのですが,この場合どうすればよいのでしょうか
    UnicodeDecodeError: 'cp932' codec can't decode byte 0x88 in position 80: illegal multibyte sequence

    キャンセル

  • 2019/07/31 15:15

    jsonのロードでエラーがでているようです
    ```
    autoencoder.save('my_model.h5')
    new_model = keras.models.load_model('my_model.h5')
    ```
    としたらどうなりますか?(https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/save_and_restore_models?hl=ja)

    キャンセル

  • 2019/08/01 16:12

    autoencoder.save_weights('autoencoder0801.h5')
    で保存したあと,
    autoencoder.load_weights('autoencoder0801.h5')
    encoder = Model(input_img, encoded)
    encoded_imgs = encoder.predict(x_train)
    print(encoded_imgs)
    とすると期待した形の値を得ることができました.
    上記のコメントがさんこうに参考になりました.
    ありがとうございました.

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