keras K.function获取某层的输出

from keras import backend as K
from keras.models import load_model

models = load_model('models.hdf5')
image=r'image.png'
images=cv2.imread(r'image.png')
image_arr = process_image(image, (224, 224, 3))
image_arr = np.expand_dims(image_arr, axis=0)
layer_1 = K.function([base_model.get_input_at(0)], [base_model.get_layer('layer_name').output])
f1 = layer_1([image_arr])[0]

1. 加载训练好并保存的网络模型
2. 加载数据（图像），并将数据处理成array形式
3. 指定输出层
4. 将处理后的数据输入，然后获取输出

其中，K.function有两种不同的写法：

1. 获取名为layer_name的层的输出

layer_1 = K.function([base_model.get_input_at(0)], [base_model.get_layer('layer_name').output])
#指定输出层的名称

2. 获取第n层的输出

layer_1 = K.function([model.get_input_at(0)], [model.layers[5].output])
#指定输出层的序号（层号从0开始）

另外，需要注意的是，书写不规范会导致报错：

报错：TypeError: inputs to a TensorFlow backend function should be a list or tuple

将该句：

f1 = layer_1(image_arr)[0]

修改为：

f1 = layer_1([image_arr])[0]