使用Keras调用自己训练的模型并去掉全连接层可以通过加载模型权重，并在加载后删除全连接层的方式实现。在这篇文章中，我们将详细介绍这个过程。
1. 加载模型及权重
首先，我们需要导入Keras库，并加载我们之前训练好的模型及其权重。假设我们的模型是一个包含卷积层和全连接层的简单神经网络。
```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv2D, Flatten
# 创建模型
model = Sequential()
# 添加卷积层
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
# 添加全连接层
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
# 加载模型权重
model.load_weights('model_weights.h5')
```
上述代码中的模型是一个基本的卷积神经网络，加载权重之后，我们将可以使用这个模型进行预测。
2. 删除全连接层
接下来，我们需要删除模型的全连接层。我们可以通过使用`pop()`方法来删除模型的最后一层。
```python
# 删除全连接层
model.pop()
```
删除上述代码后，我们的模型将不再包含全连接层。这个过程非常简单，因为Keras中的模型是以堆栈的方式逐层构建的。
3. 查看模型结构
为了确保我们成功地删除了全连接层，我们可以使用`summary()`方法来查看模型的结构。
```python
# 查看模型结构
model.summary()
```
执行上述代码，你将看到模型的结构已经改变，最后一层不再是全连接层。
4. 温度为0.6进行预测
现在我们已经成功地删除了全连接层，我们可以使用这个模型进行预测了。根据要求，我们将使用温度为0.6进行预测。温度是一种用于调整模型输出的技术，较低的温度会使输出更加尖锐和集中。
```python
import numpy as np
# 生成输入数据
input_data = np.random.randn(1, 32, 32, 3)
# 进行预测
output = model.predict(input_data)
# 对预测结果进行温度调整
temperature = 0.6
output /= temperature
# 计算预测结果的分布概率
probs = np.exp(output) / np.sum(np.exp(output), axis=1, keepdims=True)
# 打印预测结果
print(probs)
```
上述代码中，我们首先生成一个随机的输入数据作为模型的输入。然后，我们进行预测并将输出结果调整为温度为0.6的分布概率。最后，我们打印出预测结果。
总结
通过加载模型权重并删除全连接层，我们成功地实现了使用Keras调用自己训练的模型并去掉全连接层的过程。我们了解了如何加载模型和权重，删除全连接层，并使用温度为0.6进行预测。这个过程可以帮助我们灵活地使用训练好的模型，并进行进一步的定制。
参考链接：
https://github.com/keras-team/keras/issues/2371