如何查看Keras NN回归模型的模型输出？

在Keras中，可以通过以下步骤查看回归模型的模型输出：

1. 导入必要的库和模块：import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense
2. 构建回归模型：model = Sequential() model.add(Dense(10, input_dim=5, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='linear'))上述代码中，我们构建了一个具有5个输入特征和1个输出的回归模型。
3. 编译模型：model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')在编译模型时，我们指定了损失函数和优化器。
4. 加载模型权重：model.load_weights('model_weights.h5')如果你已经训练好了模型并保存了权重，可以使用load_weights方法加载权重文件。
5. 准备输入数据：input_data = np.array([[1, 2, 3, 4, 5]])准备一个输入数据的样本，注意要与模型的输入维度相匹配。
6. 预测输出：output = model.predict(input_data) print(output)使用predict方法对输入数据进行预测，并打印输出结果。

以上就是查看Keras回归模型模型输出的步骤。请注意，这只是一个简单的示例，实际情况中可能会有更复杂的模型结构和数据处理过程。如果你想了解更多关于Keras的信息，可以参考腾讯云的Keras产品介绍。