Q&A
> フィルタを可視化してみるとカラー画像でした。
https://biotech-lab.org/articles/2074#i-4
の「グレースケール画像の表示」みたいになってるなら、下記の変更でグレー表示になります
plt.imshow(weights[:,:,0,0])
↓ 変更
plt.imshow(weights[:,:,0,0], cmap='gray')
model = tf.keras.models.Sequential() model.add( tf.keras.layers.Reshape((28, 28, 1), input_shape=(28, 28)) ) model.add( tf.keras.layers.Conv2D(16, (5, 5), padding='same', activation='relu' )) model.add( tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2,2)) ) model.add( tf.keras.layers.Flatten() ) model.add( tf.keras.layers.Dense(2, activation='softmax') ) model.compile(optimizer='adam',loss='sparse_categorical_crossentropy',metrics=['accuracy']) model.fit(x_train, y_train, batch_size=256, epochs=3) loss, accuracy = model.evaluate(X_test, Y_test, verbose=0) predictions = model.predict(X_test)
model.summary() weights = model.get_layer("conv2d_5").get_weights()[0] print(weights.shape) plt.imshow(weights[:,:,0,0]) コード
layer_outputs = [layer.output for layer in model.layers[1:2]] activation_model = Model(inputs=model.input, outputs=layer_outputs) activation_model.summary() コード
自作したcnnモデルの畳み込みフィルタの可視化と畳み込み演算後の特徴マップの可視化を行いたいです。
畳み込みフィルタに関しては，2個目のコードで可視化を行えました。
特徴マップを可視化する方法をお聞きしたいのですが，
3個目のコードで中間層を可視化するモデル（今はconv2D層のみ）を作成しようとしたのですが，下記エラーが発生しました。
どなたかよろしくお願い致します。
発生している問題・エラーメッセージ
TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-55-1659aa1308fe> in <module> ----> 1 activation_model = Model(inputs=model.input, outputs=layer_outputs) 2 activation_model.summary() ~\Anaconda3\lib\site-packages\keras\legacy\interfaces.py in wrapper(*args, **kwargs) 89 warnings.warn('Update your `' + object_name + '` call to the ' + 90 'Keras 2 API: ' + signature, stacklevel=2) ---> 91 return func(*args, **kwargs) 92 wrapper._original_function = func 93 return wrapper ~\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\network.py in __init__(self, *args, **kwargs) 92 'inputs' in kwargs and 'outputs' in kwargs): 93 # Graph network ---> 94 self._init_graph_network(*args, **kwargs) 95 else: 96 # Subclassed network ~\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\network.py in _init_graph_network(self, inputs, outputs, name, **kwargs) 239 # Keep track of the network's nodes and layers. 240 nodes, nodes_by_depth, layers, layers_by_depth = _map_graph_network( --> 241 self.inputs, self.outputs) 242 self._network_nodes = nodes 243 self._nodes_by_depth = nodes_by_depth ~\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\network.py in _map_graph_network(inputs, outputs) 1432 layer=layer, 1433 node_index=node_index, -> 1434 tensor_index=tensor_index) 1435 1436 for node in reversed(nodes_in_decreasing_depth): ~\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\network.py in build_map(tensor, finished_nodes, nodes_in_progress, layer, node_index, tensor_index) 1413 1414 # Propagate to all previous tensors connected to this node. -> 1415 for i in range(len(node.inbound_layers)): 1416 x = node.input_tensors[i] 1417 layer = node.inbound_layers[i] TypeError: object of type 'Reshape' has no len() エラーメッセージ ### 該当のソースコード ```ここに言語名を入力 ソースコード
試したこと
ここに問題に対して試したことを記載してください。
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。
できました。ありがとうございます。
> object of type 'Reshape' has no len()
layer_outputs =...
の次に
print(layer_outputs)
を追加し実行して、「layer_outputs」の内容を確認してみてください
「conv2d/Relu」みたいなのですか？
「reshape/Reshape」みたいなのではないですか？
[<tf.Tensor 'conv2d_5/Relu:0' shape=(?, 28, 28, 16) dtype=float32>]
こんな出力です。
それなら大丈夫なはずなのですが、その後すぐに
activation_model =...
を実行してもエラー出るのですか？
質問のコードには書いてませんが、もしかしたら
from keras.models import Model
ってやってませんか？
もしやってたら、下記に変えてみてください
from tensorflow.keras.models import Model
無事プログラムがまわりました。
ありがとうございます。
tensorflow.kerasでモデルを作ったのに，中間層をkerasで構築しようとしたから発生したんですかね，，，
tf.kerasとkerasは、混ぜて使ってはダメです
あと、最近のTensorFlowは、Kerasとの組み合わせでは使えません
どのバージョンからかは忘れました
分かりました。
しっかりと覚えておきます。
ありがとうございました。
回答1件
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自己解決
importの段階でtfとkerasをimportし，二つを混ぜてモデルを構築しようとしていた。
投稿2021/08/04 03:52
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