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layer_outputs = [layer.output for layer in model.layers[1:2]]
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activation_model = Model(inputs=model.input, outputs=layer_outputs)
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activation_model.summary()
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コード
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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。
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質問したい点は2点です。
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1.入力画像はグレースケール画像を用いているのですが,フィルタを可視化してみるとカラー画像でした。
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自分のイメージとしては,入力画像がグレースケールであれば,フィルタ画像もグレースケールなように感じているのですが,違うのでしょうか,,,
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特徴マップを可視化する方法をお聞きしたいのですが,
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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。
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どなたかよろしくお願い致します。
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### 発生している問題・エラーメッセージ
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TypeError Traceback (most recent call last)
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<ipython-input-55-1659aa1308fe> in <module>
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----> 1 activation_model = Model(inputs=model.input, outputs=layer_outputs)
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2 activation_model.summary()
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~\Anaconda3\lib\site-packages\keras\legacy\interfaces.py in wrapper(*args, **kwargs)
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+
89 warnings.warn('Update your `' + object_name + '` call to the ' +
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90 'Keras 2 API: ' + signature, stacklevel=2)
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---> 91 return func(*args, **kwargs)
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92 wrapper._original_function = func
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93 return wrapper
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+
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+
~\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\network.py in __init__(self, *args, **kwargs)
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+
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+
92 'inputs' in kwargs and 'outputs' in kwargs):
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+
93 # Graph network
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+
---> 94 self._init_graph_network(*args, **kwargs)
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+
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+
95 else:
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+
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96 # Subclassed network
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+
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+
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+
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+
~\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\network.py in _init_graph_network(self, inputs, outputs, name, **kwargs)
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+
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+
239 # Keep track of the network's nodes and layers.
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+
240 nodes, nodes_by_depth, layers, layers_by_depth = _map_graph_network(
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+
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+
--> 241 self.inputs, self.outputs)
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+
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+
242 self._network_nodes = nodes
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+
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+
243 self._nodes_by_depth = nodes_by_depth
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+
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+
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+
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+
~\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\network.py in _map_graph_network(inputs, outputs)
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+
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+
1432 layer=layer,
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+
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1433 node_index=node_index,
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+
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+
-> 1434 tensor_index=tensor_index)
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+
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1435
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+
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1436 for node in reversed(nodes_in_decreasing_depth):
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+
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+
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+
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+
~\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\network.py in build_map(tensor, finished_nodes, nodes_in_progress, layer, node_index, tensor_index)
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+
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+
1413
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+
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1414 # Propagate to all previous tensors connected to this node.
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+
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+
-> 1415 for i in range(len(node.inbound_layers)):
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+
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+
1416 x = node.input_tensors[i]
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+
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+
1417 layer = node.inbound_layers[i]
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+
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+
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+
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+
TypeError: object of type 'Reshape' has no len()
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+
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エラーメッセージ
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Model: "sequential_4"
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Layer (type) Output Shape Param #
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=================================================================
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reshape_4 (Reshape) (None, 28, 28, 1) 0
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_________________________________________________________________
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-
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-
conv2d_5 (Conv2D) (None, 28, 28, 16) 416
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-
_________________________________________________________________
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max_pooling2d_4 (MaxPooling2 (None, 14, 14, 16) 0
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_________________________________________________________________
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-
flatten_1 (Flatten) (None, 3136) 0
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-
_________________________________________________________________
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dense_4 (Dense) (None, 2) 6274
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=================================================================
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Total params: 6,690
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Trainable params: 6,690
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Non-trainable params: 0
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-
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-
_________________________________________________________________
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116
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-
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-
(5, 5, 1, 16)
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-
[[ 0.06888594 0.08682878 0.07998873 0.10239454 0.08470815]
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-
[ 0.01193486 0.12805724 -0.00094129 -0.02442928 -0.00218746]
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-
[ 0.10281097 0.06729689 0.06930522 0.03168417 0.04593635]
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[-0.02485886 0.11871461 0.12010761 0.06120927 0.02146379]
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|
-
[ 0.00464662 0.06256669 0.05925997 -0.05820978 -0.02884234]]
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### 該当のソースコード
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178
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