如何绘制全连接层的权重？
如何绘制全连接层的权重？
提问于 2018-11-07 17:37:39
我使用的是一个具有4个输入节点和2个输出节点的全连接网络。在完全训练网络后，我会存储网络的权重。假设这是我的权重矩阵
`W = np.array([[0.8,0.02],[0.5,0.4],[0.3,0.2],[0.1,0.7]])`我想要可视化每个类所采用的权重。我怎么能做到这一点？我搜索了与此相关的代码，它们使用的是plt.imshow。我应该简单地提到plt.imshow(W)来可视化权重吗？
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2018-11-08 03:30:13
为此，您应该使用TensorBoard。此外，不需要手动存储权重，因为它们是由TensorFlow存储的。您可以通过两种不同的方式访问它们，例如使用tf.trainable_variables()或在急切模式下使用tape.watched_variables()。然后，这只是一个循环通过变量来获得你想要的权重的问题。
要在TensorBoard中绘制权重，请查看以下内容：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/contrib/summary
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/53186793
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