numpy - 如何在模型构建期间将 kerastensor 转换为 numpy 数组，反之亦然

Question

我正在尝试获取 conv1 的激活图，将它们转换为 numpy 数组以进行一些计算，然后将它们转换回 kerasTensor 以将它们提供给 conv2

使用下面的例子，你能帮帮我吗:pray::pray:

inputs = Input(shape=(48,48,3))
conv1 = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same')(inputs)
conv1 = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same')(conv1)
####   here i need to get the activation maps of conv1   ####
pool1 = MaxPooling2D((2, 2))(conv1)    

#shape=(None, 64, 24, 24)
conv2 = Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same')(pool1)
conv2 = Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same')(conv2)
pool2 = MaxPooling2D((2, 2))(conv2)  

我试过了.numpy()，eval()但都没有奏效，我也试过禁用eager_execution，也没有成功。

请帮忙。

标签： numpytype-conversionfeature-extraction