我是谷歌 AutoML 的新手,一旦我训练了一个模型,我想查看模型的详细信息,即特征因子和相关系数。有什么建议么?
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假设您谈论的是 AutoML Vision 模型(分类或对象检测工作类似):您可以在开始训练时选择训练边缘模型。这使您可以在之后将模型下载为 TensorFlow saved_model.pb
。
有了这个,您就可以使用Netron来可视化网络。或者,您可以使用 Python 加载模型并使用以下代码打印有关它的详细信息:
import tensorflow as tf
path_mdl = "input/model" # folder to file with saved_model.pb
with tf.Session(graph=tf.Graph()) as sess:
tf.saved_model.loader.load(sess, ["serve"], path_mdl)
graph = tf.get_default_graph()
# print input and output operations
graph.get_operations()
# print infos about all nodes
weight_nodes = [n for n in graph_def.node if n.op == 'Const']
for n in weight_nodes:
print("Name of the node - %s" % n.name)
print("Value - " )
print(tensor_util.MakeNdarray(n.attr['value'].tensor))
于 2019-11-06T20:51:18.250 回答