这篇文章主要讲解了keras中如何获取某一个网络层的输出，内容清晰明了，对此有兴趣的小伙伴可以学习一下，相信大家阅读完之后会有帮助。

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前言：

keras默认提供了如何获取某一个层的某一个节点的输出，但是没有提供如何获取某一个层的输出的接口，所以有时候我们需要获取某一个层的输出，则需要自己编写代码，但是鉴于keras高层封装的特性，编写起来实际上很简单，本文提供两种常见的方法来实现，基于上一篇文章的模型和代码： keras自定义回调函数查看训练的loss和accuracy

一、模型加载以及各个层的信息查看

从前面的定义可知，参见上一篇文章，一共定义了8个网络层，定义如下：

model.add(Convolution2D(filters=6, kernel_size=(5, 5), padding='valid', input_shape=(img_rows, img_cols, 1), activation='tanh'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Convolution2D(filters=16, kernel_size=(5, 5), padding='valid', activation='tanh'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(120, activation='tanh'))
model.add(Dense(84, activation='tanh'))
model.add(Dense(n_classes, activation='softmax'))

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