查看keras嵌入层的输出

时间:2017-09-19 08:17:46

标签: python deep-learning keras

在keras中,有一个使用IMDB数据集进行情感分类的示例。代码看起来像这样

top_words = 5000
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = imdb.load_data(nb_words=top_words)
max_review_length = 500
X_train = sequence.pad_sequences(X_train, maxlen=max_review_length)
X_test = sequence.pad_sequences(X_test, maxlen=max_review_length)
embedding_vecor_length = 32
model = Sequential()
model.add(Embedding(top_words, embedding_vecor_length, input_length=max_review_length))
model.add(LSTM(100))
......

我希望看到此行Embedding(top_words, embedding_vecor_length, input_length=max_review_length)的输出。当我尝试在终端中调试或运行该行时,我看到它返回类Embedding的对象。在我读到的时候,Embedding是一个矩阵。那我怎么能看到那个矩阵?

1 个答案:

答案 0 :(得分:2)

使用model.layers[0].get_weights()[0]Embedding是模型的第一层,您想要查看的矩阵是此图层的第一个(也是唯一的)权重。

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