深度学习模型中，中间层的特征图对于理解模型如何处理数据至关重要。通过可视化这些特征图，我们可以更直观地了解模型的学习过程。以下是两种实现特征图可视化的简单方法：

第一种方法是使用`Model`类直接获取中间层输出。我们可以通过定义一个新的模型，将输入与目标中间层连接起来，然后用测试数据运行这个新模型来提取特征图。这种方法非常灵活，可以针对任意中间层进行操作。👀

第二种方法则是利用回调函数（Callback）。在训练过程中，我们可以在每个epoch结束后保存当前层的输出，这样不仅能观察到模型随时间的变化，还能为后续分析提供数据支持。💡

无论是哪种方法，都可以帮助研究人员和开发者更好地理解模型内部的工作机制，从而优化模型设计和性能。🚀 无论是初学者还是资深从业者，掌握这两种技巧都能让你在深度学习之路上更加得心应手！✨