如何从经过训练的 Spark MLP 模型中提取权重？

【问题标题】：How to extract weights from a trained Spark MLP model?如何从经过训练的 Spark MLP 模型中提取权重？
【发布时间】：2021-04-18 23:59:00
【问题描述】：

我有兴趣提取 Spark 多层感知器 (MLP) 模型的训练权重：https://spark.apache.org/docs/latest/ml-classification-regression.html#multilayer-perceptron-classifier

有人知道怎么做吗？

【问题讨论】：

标签： apache-spark apache-spark-mllib

【解决方案1】：

您可以拨打model.weights。 Python 示例：（在 Scala 中应该几乎相同）

mlp = MultilayerPerceptronClassifier(layers=[2, 2, 2], seed=123)
model = mlp.fit(df)

>>> print(model.weights)
DenseVector([-41.4189, 10.0329, 13.2597, -15.7512, -11.4471, -7.5988, -57.9849, 59.6254, -27.15, 27.9458, 8.7534, -9.349])

更多细节可以参考API docs中的例子。

【讨论】：