对于医疗应用，我正在使用 TensorFlow 重新训练预训练的 Inception-v3 网络。
此网络有最后一层：
pool_3：0（2048个功能）
使用TF的classify_image，我发现哪些特征对每个样本最重要。所以有一个数组包含前N个特征的索引，按权重排序。
下一步是可视化特征向量以更好地理解结果。
我该怎么做呢？ TensorBoard能够做到这一点吗？ 我有点失落。任何建议/帮助表示赞赏！
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也许只打印N个有趣的组件会对你有帮助吗？
您可以使用以下内容获取pool_3向量：
graph = ... # the session graph (sess.graph) containing Inception model
features = graph.get_tensor_by_name('inception_v3/pool3:0') # I don't know the exact name, find it in TensorBoard
features_values = sess.run(features)
print features_values[top_N_indices]
如果您想使用TensorBoard，您只能绘制：
tf.gather(features, [indice])