Kerasで中間層の値の表示

Question

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

①

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

②
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．

Comments

[tiitoi]

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?

[Bonziri]

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．

Answer 1

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。

Comments

[Bonziri]

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

[Yhaya]

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)

[Bonziri]

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．