Layer (type) Output Shape Param # ================================================================= conv1d (Conv1D) (None, 257, 16) 80 bidirectional (Bidirectiona (None, 257, 256) 148480 l) bidirectional_1 (Bidirectio (None, 512) 1050624 nal) dense (Dense) (None, 128) 65664 dense_1 (Dense) (None, 1) 129 ================================================================= Total params: 1,264,977 Trainable params: 1,264,977 Non-trainable params: 0 ______________________________
时间: 2023-09-02 16:08:14 浏览: 42
这是一个神经网络模型的结构信息,包含了模型的各个层的类型、输出形状和参数数量等信息。
具体来说,这个模型包含了以下层:
1. `Conv1D` 层,输入形状为 `(None, 257, 1)`,输出形状为 `(None, 257, 16)`,参数数量为 80。
2. `Bidirectional` 层,输入形状为 `(None, 257, 16)`,输出形状为 `(None, 257, 256)`,参数数量为 148480。
3. 另一个 `Bidirectional` 层,输入形状为 `(None, 257, 256)`,输出形状为 `(None, 512)`,参数数量为 1050624。
4. `Dense` 层,输入形状为 `(None, 512)`,输出形状为 `(None, 128)`,参数数量为 65664。
5. 另一个 `Dense` 层,输入形状为 `(None, 128)`,输出形状为 `(None, 1)`,参数数量为 129。
总共的参数数量为 1,264,977,其中所有的参数都是可训练的。这个模型的具体功能需要根据上下文和代码的实现来确定。
相关问题
Model: "sequential" _________________________________________________________________ Layer (type) Output Shape Param # ================================================================= conv2d (Conv2D) (None, 100, 100, 32) 896 max_pooling2d (MaxPooling2D (None, 50, 50, 32) 0 ) conv2d_1 (Conv2D) (None, 50, 50, 64) 18496 conv2d_2 (Conv2D) (None, 50, 50, 64) 36928 max_pooling2d_1 (MaxPooling (None, 25, 25, 64) 0 2D) conv2d_3 (Conv2D) (None, 25, 25, 128) 73856 conv2d_4 (Conv2D) (None, 25, 25, 128) 147584 max_pooling2d_2 (MaxPooling (None, 12, 12, 128) 0 2D) flatten (Flatten) (None, 18432) 0 dense (Dense) (None, 64) 1179712 dropout (Dropout) (None, 64) 0 dense_1 (Dense) (None, 5) 325 ================================================================= Total params: 1,457,797 Trainable params: 1,457,797 Non-trainable params: 0
模模型模型:模型: "模型: "sequential模型: "sequential"模型: "sequential"
模型: "sequential"
层模型: "sequential"
层(模型: "sequential"
层(类型模型: "sequential"
层(类型)模型: "sequential"
层(类型) 模型: "sequential"
层(类型) 输出模型: "sequential"
层(类型) 输出形模型: "sequential"
层(类型) 输出形状模型: "sequential"
层(类型) 输出形状 模型: "sequential"
层(类型) 输出形状 参数
def gradient_compute(model, layername, img): """ 计算模型最后输出与你的layer的梯度 并将每个特征图的梯度进行平均 再将其与卷积层输出相乘 :param model: 模型 :param layername: 你想可视化热力的层名 :param img: 预处理后的图像 :return: 卷积层与平均梯度相乘的输出值 """ preds = model.predict(img) idx = np.argmax(preds[1]) # 返回预测图片最大可能性的index索引,最佳训练样本 print('最佳训练样本索引:%i'%idx) output = model.output[:, idx] # 获取到我们对应索引的输出张量 last_layer = model.get_layer(layername) disable_eager_execution()#避免TF版本不兼容导致的超时错误 #grads = K.gradients(output, last_layer.output)[0] grads = gradients(output, last_layer.output)[0] # with GradientTape() as g: # grads = g.watch(last_layer.output) #print(grads) pooled_grads = K.mean(grads, axis=(0, 1)) # 对每张梯度特征图进行平均, # 返回的是一个大小是通道维数的张量 iterate = K.function([model.input], [pooled_grads, last_layer.output[0]]) pooled_grads_value, conv_layer_output_value = iterate([img]) for i in range(pooled_grads.shape[0]): conv_layer_output_value[:, i] *= pooled_grads_value[i] return conv_layer_output_value, img[idx,:,:]#返回最佳训练样本及其梯度值
这是一个用于计算模型最后输出与指定层的梯度的函数。函数会对每个特征图的梯度进行平均再将其与卷积层输出相乘。参数包括模型、你想可视化热力的层名和预处理后的图像。最终返回卷积层与平均梯度相乘的输出值。在函数中还有调用model.predict和使用numpy中的argmax函数选取预测结果中最大概率值索引的代码。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)