python - 是否可以从 UNet 的一半中提取特征？

Question

我有一个 3D UNet，我训练了几千个 epoch，现在我想在一个类似的数据集上做一些聚类。但是首先我想将卷分解为一个特征集数组，并对特征而不是体积数组执行聚类。我想要输出形状conv3d_9 (Conv3D)

是否可以仅从 UNet 的下半部分提取特征来提取这些特征？

标签： pythontensorflowkerasneural-networkfeature-extraction

Answer 1

假设您已经训练了模型，您可以使用功能 API 来实现这一点。

例如，

from tensorflow.keras.models import Model
feature_extraction_model = Model(inputs= model.inputs, outputs=model.layers[-18].output)
features_prediction = feature_extraction_model(input_3d_image)

请注意，这-18是 的索引conv3d_9。