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对于医疗应用，我正在使用TensorFlow重新训练预训练的Inception-v3网络。

该网络有最后一层：

pool_3:0（2048 个特征）

使用 TF 的分类图像，我找出了哪些特征对每个样本最重要。所以有一个数组，其中包含前 N 个特征的索引，按权重排序。

下一步是可视化特征向量以更好地理解结果。

我该怎么做呢？TensorBoard 能做到这一点吗？我有点不知所措。任何建议/帮助表示赞赏！

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也许仅仅打印 N 个有趣的组件会对您有所帮助？

您可以通过以下方式获取pool_3向量：

graph = ...   # the session graph (sess.graph) containing Inception model
features = graph.get_tensor_by_name('inception_v3/pool3:0')  # I don't know the exact name, find it in TensorBoard
features_values = sess.run(features)
print features_values[top_N_indices]

如果你想使用 TensorBoard，你只能绘制：

  • 标量特征（标量摘要）：您可以使用它独立地绘制每个特征，使用tf.gather(features, [indice])
  • 激活直方图：我认为这不会很有用，但你可以试试
  • 图像：您也许可以构建一个包含有趣特征的图像来绘制？那会有点复杂，您可以查看与此问题和本教程相关的上一个问题
于 2016-06-11T10:54:10.053 回答