🌟标题：keras输出中间层结果的2种方法_keras输出结果

在深度学习中，观察模型中间层的输出可以帮助我们更好地理解神经网络的工作机制。以下是两种在Keras中获取中间层输出的方法，简单易懂，快拿小本本记下来吧！💪

第一招：使用`Model`类设置中间层输出。只需定义输入和目标层，创建一个新的模型即可。例如：

```python

from keras.models import Model

middle_layer = Model(inputs=model.input, outputs=model.get_layer('dense_1').output)

middle_output = middle_layer.predict(x_train)

```

第二招：借助`Lambda`层实时提取中间层输出。通过自定义函数，直接嵌入到模型结构中，适合动态场景。代码如下：

```python

from keras.layers import Lambda

output = Lambda(lambda x: model.get_layer('dense_1').output)(model.input)

```

无论是调试模型还是研究特征提取，这两种方法都能助你一臂之力！💡

深度学习 Keras 模型调试 📊📈