对于医疗应用，我正在使用 TensorFlow 重新训练预训练的 Inception-v3 网络。
这个网络有最后一层：
pool_3:0（2048 个特征）
使用 TF 的分类图像，我找出了其中哪些特征对每个样本最重要。所以有一个数组，其中包含前 N 个特征的索引，按权重排序。
下一步是可视化特征向量以更好地理解结果。
我该怎么做呢？ TensorBoard 能做到这一点吗？ 我有点不知所措。任何建议/帮助表示赞赏！
【问题讨论】：
标签： neural-network tensorflow pre-trained-model
也许只打印 N 个有趣的组件会对您有所帮助？
您可以通过以下方式获取pool_3 向量：
graph = ... # the session graph (sess.graph) containing Inception model
features = graph.get_tensor_by_name('inception_v3/pool3:0') # I don't know the exact name, find it in TensorBoard
features_values = sess.run(features)
print features_values[top_N_indices]
如果要使用 TensorBoard，只能绘图：
tf.gather(features, [indice]) 独立绘制每个特征
【讨论】：