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質問内容の修正

2021/08/03 10:05

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reonald
reonald

スコア32

test CHANGED
File without changes
test CHANGED
@@ -46,7 +46,21 @@
46
46
 
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47
  ```
48
48
 
49
-
49
+ ```
50
+
51
+ layer_outputs = [layer.output for layer in model.layers[1:2]]
52
+
53
+ activation_model = Model(inputs=model.input, outputs=layer_outputs)
54
+
55
+ activation_model.summary()
56
+
57
+
58
+
59
+
60
+
61
+ コード
62
+
63
+ ```
50
64
 
51
65
  ###
52
66
 
@@ -56,15 +70,15 @@
56
70
 
57
71
  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。
58
72
 
59
- 質問したい点は2点です。
60
-
61
- 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。
62
-
63
- 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,,,
64
-
65
- 2.特徴マップを可視化する方法
73
+ 特徴マップを可視化する方法をお聞きしたいのですが,
74
+
66
-
75
+ 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。
76
+
67
- 以上2点です。どなたかよろしくお願い致します。
77
+ どなたかよろしくお願い致します。
78
+
79
+
80
+
81
+
68
82
 
69
83
  ### 発生している問題・エラーメッセージ
70
84
 
@@ -72,59 +86,93 @@
72
86
 
73
87
  ```
74
88
 
89
+ TypeError Traceback (most recent call last)
90
+
91
+ <ipython-input-55-1659aa1308fe> in <module>
92
+
93
+ ----> 1 activation_model = Model(inputs=model.input, outputs=layer_outputs)
94
+
95
+ 2 activation_model.summary()
96
+
97
+
98
+
99
+ ~\Anaconda3\lib\site-packages\keras\legacy\interfaces.py in wrapper(*args, **kwargs)
100
+
101
+ 89 warnings.warn('Update your `' + object_name + '` call to the ' +
102
+
103
+ 90 'Keras 2 API: ' + signature, stacklevel=2)
104
+
105
+ ---> 91 return func(*args, **kwargs)
106
+
107
+ 92 wrapper._original_function = func
108
+
109
+ 93 return wrapper
110
+
111
+
112
+
113
+ ~\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\network.py in __init__(self, *args, **kwargs)
114
+
115
+ 92 'inputs' in kwargs and 'outputs' in kwargs):
116
+
117
+ 93 # Graph network
118
+
119
+ ---> 94 self._init_graph_network(*args, **kwargs)
120
+
121
+ 95 else:
122
+
123
+ 96 # Subclassed network
124
+
125
+
126
+
127
+ ~\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\network.py in _init_graph_network(self, inputs, outputs, name, **kwargs)
128
+
129
+ 239 # Keep track of the network's nodes and layers.
130
+
131
+ 240 nodes, nodes_by_depth, layers, layers_by_depth = _map_graph_network(
132
+
133
+ --> 241 self.inputs, self.outputs)
134
+
135
+ 242 self._network_nodes = nodes
136
+
137
+ 243 self._nodes_by_depth = nodes_by_depth
138
+
139
+
140
+
141
+ ~\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\network.py in _map_graph_network(inputs, outputs)
142
+
143
+ 1432 layer=layer,
144
+
145
+ 1433 node_index=node_index,
146
+
147
+ -> 1434 tensor_index=tensor_index)
148
+
149
+ 1435
150
+
151
+ 1436 for node in reversed(nodes_in_decreasing_depth):
152
+
153
+
154
+
155
+ ~\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\network.py in build_map(tensor, finished_nodes, nodes_in_progress, layer, node_index, tensor_index)
156
+
157
+ 1413
158
+
159
+ 1414 # Propagate to all previous tensors connected to this node.
160
+
161
+ -> 1415 for i in range(len(node.inbound_layers)):
162
+
163
+ 1416 x = node.input_tensors[i]
164
+
165
+ 1417 layer = node.inbound_layers[i]
166
+
167
+
168
+
169
+ TypeError: object of type 'Reshape' has no len()
170
+
75
171
 
76
172
 
77
173
  エラーメッセージ
78
174
 
79
- ```
175
+
80
-
81
- Model: "sequential_4"
82
-
83
- _________________________________________________________________
84
-
85
- Layer (type) Output Shape Param #
86
-
87
- =================================================================
88
-
89
- reshape_4 (Reshape) (None, 28, 28, 1) 0
90
-
91
- _________________________________________________________________
92
-
93
- conv2d_5 (Conv2D) (None, 28, 28, 16) 416
94
-
95
- _________________________________________________________________
96
-
97
- max_pooling2d_4 (MaxPooling2 (None, 14, 14, 16) 0
98
-
99
- _________________________________________________________________
100
-
101
- flatten_1 (Flatten) (None, 3136) 0
102
-
103
- _________________________________________________________________
104
-
105
- dense_4 (Dense) (None, 2) 6274
106
-
107
- =================================================================
108
-
109
- Total params: 6,690
110
-
111
- Trainable params: 6,690
112
-
113
- Non-trainable params: 0
114
-
115
- _________________________________________________________________
116
-
117
- (5, 5, 1, 16)
118
-
119
- [[ 0.06888594 0.08682878 0.07998873 0.10239454 0.08470815]
120
-
121
- [ 0.01193486 0.12805724 -0.00094129 -0.02442928 -0.00218746]
122
-
123
- [ 0.10281097 0.06729689 0.06930522 0.03168417 0.04593635]
124
-
125
- [-0.02485886 0.11871461 0.12010761 0.06120927 0.02146379]
126
-
127
- [ 0.00464662 0.06256669 0.05925997 -0.05820978 -0.02884234]]
128
176
 
129
177
  ### 該当のソースコード
130
178