今天小编就为大家分享一篇在keras中获取某一层上的feature map实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

在深度学习中，如果我们想获得某一个层上的feature map，就像下面的图这样，怎么做呢？ 我们的代码是使用keras写的VGG16网络，网络结构如图： 那么我们随便抽取一层的数据吧，就拿第四层的pooling以后的结果作为输出吧，参考上面的网络结构，得到的结果维度应该是[1,56,56,128]的尺度。 怎么做呢？ 首先通过keras构建模型： model = VGG16(include_top=True, weights='imagenet') 然后设置输入和输出为：原始的输入和该层对