我不仅对最终的W0和W1（也称为W和W'）感兴趣，而且对学习中这两个矩阵的所有变化都感兴趣。
就目前而言，我正在使用gensim实现，但是与sklearn相比，gensim的API在我看来并不是很好地组织起来。因此，如果有可能/更容易获得这些值，我愿意在需要时转向tf。
我知道我可以破解主要代码；我的问题是是否已经有一个函数/变量。
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没有用于查看单个训练示例更新或训练中的中间权重的特定API。
但是，您已经习惯了，而不是一次调用train()，而是让它运行所有纪元和所有学习速率更新（建议），而是一次调用一个纪元（提供）每次调用时您自己正确的增量start_alpha和end_alpha，在两次调用之间查看单词向量（又称“投影权重”）和隐藏输出权重（默认为syn1neg）否定采样，或syn1（代表分层softmax）。
如果您需要更细粒度的报告，则需要修改源代码以添加所需的额外日志记录/标注/等。