学習済みモデルのConvolutional層の出力を可視化したい

Question

前提・実現したいこと

参考サイトを参照し学習済みモデルのConvolutional層の可視化を行おうと考えているのですが、
学習の際に回帰を行うことができるよう層を追加しているため、以下のような層の構成になっており、Model内のEfficientnet-b7にあるConv2D層を取り出すことができず困っている状況です。

Model: "sequential_8"
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Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
efficientnet-b7 (Model)      (None, 2560)              64097680  
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dropout_5 (Dropout)          (None, 2560)              0         
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dense_5 (Dense)              (None, 2048)              5244928   
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leaky_re_lu_3 (LeakyReLU)    (None, 2048)              0         
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dropout_6 (Dropout)          (None, 2048)              0         
_________________________________________________________________
dense_6 (Dense)              (None, 1)                 2049      
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Total params: 69,344,657
Trainable params: 69,033,937
Non-trainable params: 310,720
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上記モデル内にあるEfficientNet_b7層(以下)の中にあるConv2D層を取り出して可視化する手法をご教授願いたいです。

Model: "efficientnet-b7"
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Layer (type)                    Output Shape         Param #     Connected to                     
==================================================================================================
input_6 (InputLayer)            (None, 224, 224, 3)  0                                            
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stem_conv (Conv2D)              (None, 112, 112, 64) 1728        input_6[0][0]                  
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stem_bn (BatchNormalization)    (None, 112, 112, 64) 256         stem_conv[0][0]                  
__________________________________________________________________________________________________
stem_activation (Activation)    (None, 112, 112, 64) 0           stem_bn[0][0]                    
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～～以下略

上記のstem_conv層の出力を可視化したいです。

###学習済みモデルを読み込む際に使用したコード

with open('C:\Users\~~\CNN_EfficientNet_B7.pickel', mode='rb') as fp:
        model = pickle.load(fp)

layers = model.layers[1:10]
print(layers)

layer_outputs = [layer.output for layer in layers]
activation_model = models.Model(inputs=model.input, outputs=layer_outputs)
activation_model.summary()

activations = activation_model.predict(X)

for i, activation in enumerate(activations):
    print("%2d: %s" % (i, str(activation.shape)))

    activations = [activation for layer, activation in zip(layers, activations) if isinstance(layer, Conv2D)]

としてConv2Dの層を取り出そうとしたのですが、特にエラーコードが出ることなく可視化の出力がされない状況です。
そのため、原因は層の構成がEfficientnet-b7層の中にConvolutional層が

試したこと

中間層のを出力層として取り出そうとし、

layer_name = 'efficientnet-b7'
 
#中間層のmodelを作成
activation_model = Model(inputs=model.input,
                                 outputs=model.get_layer(layer_name).output)

としてみたのですが、
AttributeError: Layer efficientnet-b7 has multiple inbound nodes, hence the notion of "layer output" is ill-defined. Use get_output_at(node_index) instead.
というエラーが出力されうまくいきませんでした。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

追記

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Model: "model_115"
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Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
efficientnet-b7_input (Input (None, 224, 224, 3)       0         
_________________________________________________________________
efficientnet-b7 (Model)      (None, 2560)              64097680  
=================================================================
Total params: 64,097,680
Trainable params: 63,786,960
Non-trainable params: 310,720
_________________________________________________________________

以下の方法により

activation_model = Model(inputs=model.input,
                                 outputs=model.get_layer(layer_name).get_output_at(-1))

efficientnet_b7の層は取り出せましたがConvolutional層の取り出しができず、根本の解決策になっておりません