Example

构建模型

from keras.models import Model
from keras.layers import Input,Dense,Permute,Flatteninputs_v = Input(shape=(2,5))
model_v  = Permute((2, 1))(inputs_v)
flatten = Flatten()(model_v)
output = Dense(1)(flatten)model = Model(inputs_v, output)
model.summary()
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x, y, epochs=1, batch_size=2, validation_split=0.1)

训练完模型后，取出中间层的输出。
方法一：

permute_layer_model = Model(input=model.input,output=model.get_layer('flatten_6').output)
permute_layer_output = permute_layer_model.predict(x)
print(permute_layer_output)

方法二：

from keras import backend as K# with a Sequential model
get_2rd_layer_output = K.function([model.layers[0].input], [model.layers[2].output])
permute_layer_output = get_2rd_layer_output([x])[0]
print(permute_layer_output)

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