如何可视化TensorFlow估计器权重？

Question

如何从tf.estimator.Estimator中选择一个图层并访问该图层中每个单元的权向量？具体来说，我试图想象密集层的权重。

看着https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.3/tensorflow/python/layers/core.py似乎权被称为内核，但我不能使用估算抽象时访问这些。

PS：对于估计的实现的一个例子，让我们引用https://www.tensorflow.org/get_started/estimator

Answer 1

估计has a method称为get_variable_value。所以，一旦你获得了一个检查点（或从一个加载的变量值），如果你知道的致密层的名称，你可以使用matplotlib做这样的事情：

import matplotlib.pyplot as plt 

weights = estimator.get_variable_value('dense/kernel') 
plt.imshow(weights, cmap='gray') 
plt.show()