（python）Tensorflow对象检测：如何在高级模型上显示权重？

Question

我遵循sentdex的Tensorflow对象检测教程。 参考网站.... https://pythonprogramming.net/introduction-use-tensorflow-object-detection-api-tutorial/
我已成功获得结果。 现在我想在训练后想象重量。 像这样...... https://medium.com/@awjuliani/visualizing-neural-network-layer-activation-tensorflow-tutorial-d45f8bf7bbc4 ..或.. https://gist.github.com/kukuruza/03731dc494603ceab0c5 ..我尝试从model_ckpt_meta文件中获取一些权重信息。 Model_ckpt_meta文件有很多信息，但我不知道选择哪一个。所以我选择其中一个信息。并尝试可视化权重。 这是我的代码和结果：

import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow.python import pywrap_tensorflow
from matplotlib import pyplot as plt
with tf.Session() as sess:
  new_saver = tf.train.import_meta_graph(checkpoint_path + '.meta')
  new_saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint(checkpoint_path))
  weightArray=sess.run('BoxPredictor_5/ClassPredictor/weights:0')
  weightArray = weightArray.reshape(-1,1,32,3)
  x_min = np.min(weightArray)
  x_max = np.max(weightArray)
  wing=255.0*(weightArray.squeeze() - x_min) / (x_max - x_min)
  plt.imshow(wing.astype('uint8'))
  plt.axis('off')

result:

结果是否有任何显示方式更清晰？ 如果使用ssd_mobilenet模型无法获得可视化权重。 希望可以告诉我。 非常感谢。