TensorFlow und der MNIST-Datensatz

Question

Zunächst einmal: Ich bin völlig neu in Machine Learning und TensorFlow - ich spiele nur ein paar Wochen mit dieser Technologie herum - und mag es wirklich.

Aber ich habe (vielleicht eine einfache) Frage über den MNIST-Datensatz in Kombination mit TensorFlow: Ich arbeite derzeit über das Tutorial "MNIST for ML Beginners" (https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/tutorials/mnist/beginners/index.html#mnist-for-ml-beginners). Ich verstehe völlig, wie das Ganze funktioniert und was ich mit dem Quellcode bewerkstellige.

Meine Frage ist jetzt die folgende: Ist es möglich, die einzelnen Gewichtsparameter für jedes Pixel zu sehen? Soweit ich weiß, kann ich nicht direkt auf die einzelnen Gewichtsparameter für jedes Pixel zugreifen, da die Operation tf.matmul() mir die Summe aller Gewichtsparameter für eine gegebene Klasse zurückgibt.

Ich möchte auf die individuellen Gewichtsparameter zugreifen, weil ich sehen möchte, wie sich diese Werte durch den Trainingsprozess des Neuronalen Netzes verändern.

Danke für Ihre Hilfe,

-Klaus

Answer 1

Sie die tatsächlichen Gewichte von nur etwas zu tun, wie bekommen:

w = sess.run(W, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys}) 
print w.shape 

Wenn Sie die pro Pixel Ergebnisse wollen, gehen Sie nur ein Element -Wert multiplizieren von charge_xs * w (entsprechend umgeformt)