在keras中获取某一层上的feature map实例
在深度学习中，如果我们想获得某一个层上的feature map，就像下面的图这样，怎么做呢？
我们的代码是使用keras写的VGG16网络，网络结构如图：
那么我们随便抽取一层的数据吧，就拿第四层的pooling以后的结果作为输出吧，参考上面的网络结构，得到的结果维度应该是[1,56,56,128]的尺度。
怎么做呢？
首先通过keras构建模型：
model = VGG16(include_top=True, weights='imagenet')
然后设置输入和输出为：原始的输入和该层对应的输出，然后使用predict函数得到对应的结果
dense_result = Model(in
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