tensorflow keras 查找中间tensor并构建局部子图

dreamans 发布于2019-07-30 18:46 / 1114人阅读

摘要：但是对于自定义层的中间变量，就没办法获得了，因此需要使用方法二。通过逐层向上查找定义一个迭代函数，不断查找接着获得某层的输出调用迭代函数，找到该最后，调用构建局部图，并运行此时打印可以看到类似如下大功告成

在Mask_RCNN项目的示例项目nucleus中，stepbystep步骤里面，需要对网络模型的中间变量进行提取和可视化，常见方式有两种：

通过 get_layer方法：

outputs = [
    ("rpn_class", model.keras_model.get_layer("rpn_class").output),
    ("proposals", model.keras_model.get_layer("ROI").output)
    ]

此方法可以读取层的输出，对于输出多于1个tensor的，可以指定get_layer("rpn_class").output[0:2]等确定。
但是对于自定义层的中间变量，就没办法获得了，因此需要使用方法二。

通过 tensor.op.inputs 逐层向上查找

定义一个迭代函数，不断查找

def find_in_tensor(tensor,name,index=0):
    index += 1
    if index >20:
        return
    tensor_parent = tensor.op.inputs
    for each_ptensor in tensor_parent:
        #print(each_ptensor.name)
        if bool(re.fullmatch(name, each_ptensor.name)):
            print("find it!")
            return each_ptensor
        result = find_in_tensor(each_ptensor,name,index)
        if result is not None:
            return result

接着获得某层的输出,调用迭代函数，找到该tensor

pillar = model.keras_model.get_layer("ROI").output
nms_rois = find_in_tensor(pillar,"ROI_3/rpn_non_max_suppression/NonMaxSuppressionV2:0")
outputs.append(("NonMaxSuppression",nms_rois))

最后，调用kf.fuction构建局部图，并运行：

submodel = model.keras_model
outputs = OrderedDict(outputs)
if submodel.uses_learning_phase and not isinstance(K.learning_phase(), int):
    inputs += [K.learning_phase()]
kf = K.function(submodel.inputs, list(outputs.values()))
in_p,ou_p = next(train_generator)
output_all = kf(in_p)

此时打印outputs可以看到类似如下：

OrderedDict([("rpn_class",),
             ("proposals",),
             ("fpn_p2",),
             ("fpn_p3",),
             ("fpn_p4",),
             ("fpn_p6",),
             ("NonMaxSuppression",)])

大功告成~

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