tensorflowで保存したモデルの重み・バイアスを見て特徴量を人が判断したい tf.data-00000-of-00001、tf.indexファイル

Question

〇前提及び問題
物体検知「YoLov3-tf2」を活用し、学習したモデルの各層の重みやバイアスの値をテキスト形式やCSV形式、もしくは可読性のある形式で出力させたいのですが、どのようにすればよいのでしょうか。

現状は学習結果である、下記2つのモデルの重みであるチェックポイントファイルがあります。具体的には保存されている「(ファイル名).tf.data-00000-of-00001」ファイル、「(ファイル名).tf.index」ファイルが一組ある状態です。
・「(ファイル名).tf.data-00000-of-00001」ファイル
・「(ファイル名).tf.index」ファイル

このモデル（の重み？）を出力したのは、tensorflow.keras.callbacksからimportされた"ModelCheckpoint"であることが分かっています。
https://keras.io/ja/callbacks/
https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/save_and_load?hl=ja
https://tensorflow.google.cn/guide/checkpoint?hl=ja

そのほかに、上記サイトを確認しているのですが、
重みデータ・バイアスデータを取り出す手段が分からない状態です。

〇実現したい事
実際にはフィルターの重みデータ、バイアスデータを取り出し、
画像を入力としたときのCNNにおける一層目、二層目等の特徴抽出を人が判断できないかと考えています。

大変お手数ですが、教えて頂けないでしょうか。
よろしくお願いいたします。

Answer 1

一度modelとして読み込んでから取り出す必要があります。

1, 2層目の重み、バイアスを取り出す例は以下になります。

# 読み込み
model.load_weights('ファイル名')

for i in [0, 1]:
    # 重み、バイアスを取り出す
    weights = model.layers[i].weights
    bias = model.layers[i].bias

    print(weights)
    print(bias)

    # 値のみをみたい場合はnumpy.arrayに変換
    numpy_weights = weights.numpy()
    numpy_bias = bias.numpy()

    print(numpy_weights)
    print(numpy_bias)

Comments

[rrrkkkrr]

ご回答いただきありがとうございました！
頂いたコードを元に試してみたところ、下記のようにカーネルの重みの出力を確認できました！

<tf.Variable 'conv2d/kernel:0' shape=(3, 3, 3, 32) dtype=float32, numpy=
array([[[[ 0.07015305, 0.076549 , -0.02995397, 0.1182729 ,
0.12483283, -0.12004925, -0.05116947, -0.09352171,
0.10391062, -0.09203933, -0.11737584, -0.08001018,
0.14333883, -0.01516903, -0.01431977, -0.09329043,
0.11588342, -0.12322813, -0.05881959, 0.09926157,
-0.06240901, -0.00975447, 0.10688518, 0.00044921,
-0.00163755, -0.11484136, 0.05179632, 0.11473686,
0.05659151, -0.03311876, -0.11889277, -0.05302214],...