如何可视化TensorFlow Estimator的权重？

Question

我如何从tf.estimator.Estimator中选择一个层并访问该层每个单元的权重向量？具体来说，我想可视化一个密集层的权重。

查看https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.3/tensorflow/python/layers/core.py，似乎称为weights的内容被称为kernels，但是在使用Estimator抽象时无法访问这些内容。

附：有关Estimator实现的示例，请参考https://www.tensorflow.org/get_started/estimator。

- rodrigo-silveira

Answer 1

估算器（Estimator）有一个方法叫做get_variable_value。因此，一旦您生成了检查点（或从检查点中加载变量值），并且如果您知道密集层的名称，您可以使用matplotlib执行以下操作：

import matplotlib.pyplot as plt

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

- naktinis

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你怎么知道变量名？例如，当使用带有FTRL优化器的LinearRegressor Estimator时，使用您链接的页面上的get_variable_names()方法，我得到了如下变量名：'global_step', 'linear/linear_model/X0/weights', 'linear/linear_model/X0/weights/part_0/Ftrl', 'linear/linear_model/X0/weights/part_0/Ftrl_1', 'linear/linear_model/X1/weights', 'linear/linear_model/X1/weights/part_0/Ftrl', 'linear/linear_model/X1/weights/part_0/Ftrl_1', 'linear/linear_model/X2/weights', 'linear/linear_model/X2/weights/part_0/Ftrl', 'linear/linear_model/X2/weights/part_0/Ftrl_1'等。 - ac2051

@ac2051 我能修改这些权重吗？我想要一个像set_variable_value的方法。 - Yashu Seth

@natkinis 我能修改这些权重吗？我想要一个类似于 set_variable_value 的方法。 - Yashu Seth

Answer 2

我刚刚使用了预编译的Estimator进行测试，结果正常。

import matplotlib.pyplot as plt

names = classifier.get_variable_names()        
print("name:", names)
for i in names:
    print(classifier.get_variable_value(i)

- saggzz