tensorflow CNN如何将卷积核的patten可视化?或者已经训练好的计算图中的变量可以固定吗? 10C

如题,完成了mnist的数据集上的一些CNN学习后
我想将了解模型的“认知”:有两个想法:
1,图形化展示卷积核的patten?
尝试将一副全白或者全黑的图送入计算图,查看每一层的输出,MS没展示什么有意思的patten
请教:如何做更好呢?
2,是否可以将saverload到的模型将其w,b固定,然后将28x28像素做成变量用训练器训练像素的值,目标onehot的某数字比如2
以便展示CNN认知的2是什么样的。我相信应该是可以做的,只不过我对TF不够熟悉,
请教该如何实现?
附图,已经做了web服务+H5的mnist demo
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1个回答

tensorflow 机器语言编程框架

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