Keras是一种高度可扩展的Python库，用于构建深度学习模型 。它允许您轻松地定义和训练各种类型的神经网络 。在本文中，我们将探讨如何使用Keras来调用我们自己训练的模型，并去掉全连接层 。
Keras中的模型
文章插图
在Keras中，模型是一种数据结构，它定义了神经网络的架构 。模型由一些层组成，每个层执行一些特定的操作 。通过将这些层堆叠在一起，可以构建一个完整的深度学习模型 。
Keras中的层
Keras中有许多不同类型的层，每个层执行不同的操作 。以下是一些常见的层类型：
1. Dense层：这是一个标准的全连接层，每个输入节点都连接到下一层的每个神经元 。
2. Convolutional层：这是一种卷积层，它通过使用卷积核对输入图像进行卷积操作，从而实现对图像的特征提取 。
3. Pooling层：这是一种池化层，它可以减小图像的大小并提高模型的计算效率 。
4. Dropout层：这是一种正则化技术，它可以防止过拟合 。
使用Keras调用自己训练的模型
在Keras中，您可以使用model.save()方法将训练好的模型保存到磁盘上，以便以后使用 。要加载模型，您可以使用model.load_weights()方法 。以下是一个示例：
```python
from keras.models import load_model
model = load_model('my_model.h5')
```
在这个例子中，我们假设我们已经将我们的模型保存到名为“my_model.h5”的文件中 。
去掉全连接层
在某些情况下，您可能希望去掉模型中的全连接层 。这可能有几个原因 。例如，您可能希望使用模型的中间层来提取特征，而不是使用它来进行预测 。或者，您可能希望在不同的任务上重新使用模型的中间层 。
要从模型中删除全连接层，您可以使用以下代码：
```python
from keras.models import Model
model.layers.pop()
new_model = Model(inputs=model.inputs, outputs=model.layers[-1].output)
```
【keras实现调用自己训练的模型,并去掉全连接层】在这个例子中，我们使用model.layers.pop()方法从模型中删除最后一层（即全连接层） 。然后，我们使用Model类来创建一个新模型，该模型使用原始模型的输入和输出层，但是不包括最后一层 。这样，我们就创建了一个去掉全连接层的新模型 。
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