Python keras中LSTM自动编码器中间层输出的实现

我有一个多层LSTM自动编码器，具有以下特点

model = Sequential()
model.add(LSTM(250, dropout_U = 0.2, dropout_W = 0.2)) #L1
model.add(LSTM(150, dropout_U = 0.2, dropout_W = 0.2)) #L2
model.add(LSTM(100, dropout_U = 0.2, dropout_W = 0.2)) #L3
model.add(LSTM(150, dropout_U = 0.2, dropout_W = 0.2)) #L4
model.add(LSTM(250, dropout_U = 0.2, dropout_W = 0.2)) #L5
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

简单地说，在测试阶段，我想在#L2中输入数据，得到#L4的输出，然后计算这个表示层的输入和输出之间的差异

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如何在中间层中输入数据？当我为#L2层定义输入时，Keras back错误告诉我，图形断开连接是合理的。

感谢@mahsa monavari和@Frogato的回答

from keras import backend as K

# with a Sequential model
get_3rd_layer_output = K.function([model.layers[0].input],
                                  [model.layers[3].output])
layer_output = get_3rd_layer_output([x])[0]

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感谢@mahsa monavari和@Frogato的回答

from keras import backend as K

# with a Sequential model
get_3rd_layer_output = K.function([model.layers[0].input],
                                  [model.layers[3].output])
layer_output = get_3rd_layer_output([x])[0]

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你看到这个了吗？“也许能帮你。”弗罗加托解决了！非常感谢。@MatinShokri请不要将答案添加到您的问题中，请单击“回答您的问题”，发布答案，然后“接受”您自己的答案。您看到了吗？“也许能帮你。”弗罗加托解决了！非常感谢。@MatinShokri请不要将答案添加到您的问题中，请单击“回答您的问题”，发布答案，然后“接受”您自己的答案。