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如何检查 Tensorflow LinearClassifier 的特征权重？

2024-04-11

我正在尝试理解使用 TensorFlow 的大规模线性模型 https://www.tensorflow.org/tutorials/linear文档。这些文档对这些模型的推动如下：

线性模型比神经模型更容易解释和调试 网。您可以检查分配给每个特征的权重计算 找出对预测影响最大的因素。

所以我运行了随附的扩展代码示例TensorFlow 线性模型教程 https://www.tensorflow.org/tutorials/wide。特别是，我运行了来自 GitHub 的示例代码 https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.3/tensorflow/examples/learn/wide_n_deep_tutorial.py与model-type标志设置为wide。这正确运行并产生了accuracy: 0.833733，类似于accuracy: 0.83557522在 Tensorflow 网页上。

该示例使用tf.estimator.LinearClassifier训练重量。然而，与能够检查权重的引用动机相反，我找不到任何函数来实际提取训练过的权重线性分类器文档 https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/estimator/LinearClassifier.

Question：如何访问a中各个特征列的训练权重tf.estimator.LinearClassifier？我希望能够提取 NumPy 数组中的所有权重。

Note：我来自 R 环境，其中线性回归/分类模型具有coefs提取学习权重的方法。我希望能够在相同数据集上比较 R 和 TensorFlow 中的线性模型。


使用 Estimator 训练模型后，您可以使用tf.train.load_variable https://www.tensorflow.org/versions/r1.3/api_docs/python/tf/train/load_variable从检查点检索权重。您可以使用tf.train.list_variables https://www.tensorflow.org/versions/r1.3/api_docs/python/tf/train/list_variables查找模型权重的名称。

还计划直接在 Estimator 中添加此支持。

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