如何获取Keras中拼接层及后续层参数并运行至拼接节点？

1. 通过层名获取concat_和hidden6层的输入输出参数 #

可以实现，但首先需要给目标层显式指定名称——你当前代码里的concat_和hidden6属于默认匿名层，没有可直接调用的标识名。修改代码时给层加上name参数即可：

# 修改后的关键代码段
concat_ = keras.layers.concatenate([hidden5, input_B], name='concat_layer')
hidden6 = keras.layers.Dense(activation='linear', units=1, name='hidden6_layer')(concat_)

之后就能通过模型的get_layer()方法获取层对象，进而提取输入输出参数：

• 获取输入/输出形状：

# 获取concat层的输入输出形状
concat_layer = model1.get_layer('concat_layer')
print("concat层输入形状:", concat_layer.input_shape)
print("concat层输出形状:", concat_layer.output_shape)

# 获取hidden6层的输入输出形状
hidden6_layer = model1.get_layer('hidden6_layer')
print("hidden6层输入形状:", hidden6_layer.input_shape)
print("hidden6层输出形状:", hidden6_layer.output_shape)

• 如果需要获取层对应的输入/输出张量（用于构建新模型等场景），可直接调用层的input和output属性：

concat_input_tensor = concat_layer.input
concat_output_tensor = concat_layer.output

2. 训练后让模型运行至拼接节点处 #

完全可以实现，只需基于训练好的model1创建一个新的Keras Model，将输出指定为拼接层的输出即可：

# 基于训练好的model1创建新模型，输出为concat层的结果
concat_model = keras.Model(inputs=model1.inputs, outputs=model1.get_layer('concat_layer').output)

# 使用新模型预测，得到拼接节点处的输出结果
concat_output = concat_model.predict([X1_Test, X2_Test])

这个新模型会复用model1训练好的权重，无需重新训练，直接就能输出拼接节点的中间结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者yossi