Keras - 是否可以查看模型的权重和偏差

Question

我刚开始使用Keras并构建了一个Q-learning示例程序.我创建了一个tensorboard回调,并将其包含在对model.fit的调用中,但TensorBoard中出现的唯一内容是丢失的标量摘要和网络图.有趣的是,如果我打开图中的密集层,我会看到一个标有"bias_0"的小摘要图标和一个标记为"kernel_0"的摘要图标,但我没有看到这些出现在TensorBoard的分布或直方图标签中,就像我在我用纯张量流建立了一个模型.

我是否需要在Tensorboard中执行其他操作才能启用它们？我是否需要查看Keras生成的模型的详细信息并添加我自己的tensor_summary()调用？

Answer 1

您可以获得每层的权重和偏差以及整个模型的权重和偏差.get_weights().

例如,如果模型的第一层是您希望获得权重和偏差的密集层,则可以使用以下方法获取它们:

weights, biases = model.layers[0].get_weights()