假设我有一个简单的神经网络模型，用于分类MNIST数据集，如下所示：
model = models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.2), tf.keras.layers.Dense(10)])我从第二层，即激活函数为ReLU的Dense层提取输出张量，如下所示：
mid_layer = model.get_layer("dense")get_output = K.function([model.layers[0].input], [mid_layer.output])对于特定的数据输入x，我现在提取输出张量的激活值：
mid_layer_outputs = get_output([test_images[0:1]])然后对其进行一些修改：
mid_layer_outputs = ...现在，我希望模型能够从这一层的修改后的输出值继续进行，并相应地预测结果。我该如何操作呢？
我尝试构建另一个K.function([mid_layer_outputs], model.layers[-1].output)，从这一层开始到最后，但得到了以下错误：
AttributeError: ‘numpy.ndarray’ object has no attribute ‘op’
这个错误是可以理解的，因为它无法使用NP数组对象而不是模型层对象来继续预测。我应该如何做呢？
回答：
我已经解决了这个问题 – 我需要在第二个K.function中指定下一层的输入，然后将修改后的输出传递给它：
get_pred = K.function([model.layers[2].input], model.layers[-1].output)pred = get_pred([mid_layer_outputs])根据这个答案，K.function运行我们在代码中创建的计算图，从第一个参数获取输入，并根据提到的层提取输出的数量。所以之前K.function([mid_layer_outputs], model.layers[-1].output)不起作用，是因为我直接传递了值，而不是传递给K.function用于连接到输出的层。
