TensorFlow와 MNIST 데이터 세트

Question

우선 : 저는 Machine Learning과 TensorFlow를 완전히 처음 접했습니다. 저는이 기술로 몇 주 동안 놀고 있습니다. 정말 좋아합니다.

하지만 TensorFlow와 함께 MNIST 데이터 세트에 대한 질문이 있습니다. 현재 "MN 초보자 용"자습서 (https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/tutorials/mnist/beginners/index.html#mnist-for-ml-beginners)를 진행하고 있습니다. 나는 모든 것이 어떻게 작동하는지, 그리고 내가 소스 코드로 달성 한 것을 완전히 이해한다.

내 질문에 이제 다음과 같습니다 : 각 픽셀의 개별 가중치 매개 변수를 볼 수 있습니까? 필자가 이해하는 한, tf.matmul() 연산은 주어진 클래스에 대한 모든 가중치 매개 변수에 대한 합계를 반환하기 때문에 각 픽셀에 대해 개별 가중치 매개 변수에 직접 액세스 할 수 없습니다.

뉴런 네트워크의 학습 과정을 통해 이러한 값이 어떻게 변화하는지보고 싶기 때문에 각 가중치 매개 변수에 액세스하려고합니다. 당신의 도움에 대한

감사합니다,

-Klaus

Answer 1

당신은 단지 같은 것을 수행하여 실제 가중치를 얻을 수 있습니다

: 당신은 픽셀 당 결과를 원하는 경우에

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

를 그냥 요소를 할 batch_xs * w의 곱셈 곱하기 (적절히 바꿈)