如何获取谷歌AutoML模型系数

Question

我是谷歌AutoML的新手，一旦我训练了一个模型，我想看看模型的细节，即特征因子和相关系数。有什么建议吗？

Answer 1

假设您正在谈论AutoML视觉模型(分类或目标检测工作类似)：您可以选择在开始训练时训练边缘模型。这使您能够在以后以TensorFlow saved_model.pb的形式下载模型。

有了这个，你就可以使用Netron来可视化网络。或者，您可以使用Python加载模型，并使用如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))