如何获取张量对象的值

Hitesh 发表于 Dev

海特什

我有以下张量对象，这超出了a=model.layers[3].output这段代码

a = <tf.Tensor 'dense_20/Softmax:0' shape=(None, 3) dtype=float32>

如何从上面的张量对象中获取值。我已经尝试print(a.numpy())并收到以下错误：

AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'numpy'

我也试过eval(a)方法，并得到同样的上述错误。

使用 a.eval() 时，出现以下错误：

ValueError: Cannot evaluate tensor using `eval()`: No default session is registered. Use `with sess.as_default()` or pass an explicit session to `eval(session=sess)`

我也试过以下：

with tf.compat.v1.Session() as sess:
    a=model.layers[3].output
    print(sess.run(a))
    sess.close()

并收到以下错误：

RuntimeError: The Session graph is empty.  Add operations to the graph before calling run().

我从这里尝试了很多东西，但没有得到答案。

我正在研究 google colab，tensorflow=2.2.0，keras=2.3.1

斯里哈里·洪巴瓦迪

为了评估Keras模型中任意层的输出，您需要确保其所有输入都可用。这是一个示例代码，它使用虚拟模型来显示相同的内容。代码应该在TF1.x和中都可以使用TF2.x。注意这里使用 Keras 函数来摆脱处理 tensorflow 会话的样板代码。

import tensorflow as tf
print('TensorFlow: ', tf.__version__, end='\n\n')

input_layer = tf.keras.Input(shape=[100])
x = tf.keras.layers.Dense(16, activation='relu')(input_layer)
x = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')(x)
x = tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu')(x)
x = tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu')(x)
output_layer = tf.keras.layers.Dense(5, activation='softmax')(x)

model = tf.keras.Model(inputs=[input_layer], outputs=[output_layer])

a = model.layers[3].output
print(a)

fn = tf.keras.backend.function(input_layer, a)  # create a Keras Function
random_input = tf.random.normal([1, 100])  # random noise

a_eval = fn(random_input)
print('\nLayer Output:\n', a_eval)

输出：

TensorFlow:  2.3.0-dev20200611

Tensor("dense_73/Identity:0", shape=(None, 32), dtype=float32)

Layer Output:
 [[0.         0.         0.46475422 0.0961322  0.         0.
  0.23016977 0.         0.         0.05861767 0.03298267 0.11953808
  0.         0.         0.97043467 0.         0.         0.6384926
  0.         0.         0.         0.2346505  0.1822727  0.0145395
  0.08411474 0.         0.         0.37601566 0.         0.
  0.29435986 0.44069782]]

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