Question

我是google AutoML的新手，一旦我训练了模型，我想查看模型的详细信息，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 Vision模型（分类或对象检测工作类似）：您可以在开始训练时选择训练 edge 模型。这样一来，您便可以随后以TensorFlow saved_model.pb的形式下载模型。

有了这个，您可以例如使用Netron来可视化网络。或者，您可以使用Python加载模型并使用以下代码打印有关该模型的详细信息：

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))

如何获取Google AutoML模型系数

1 个答案: