Короткая версия:
Я хотел бы визуализировать модель keras в lucid и не смог преобразовать модель в формат, который будет принимать lucid.
Длинная версия:
Я бы хотел поэкспериментировать с lucid, исследуя простую модель, встроенную в кераты (например, CNN для MNIST https://www.tensorflow.org/tutorials).
Учебное пособие по импортумодели в lucid https://colab.research.google.com/drive/1PPzeZi5sBN2YRlBmKsdvZPbfYtZI-pHl#scrollTo=3YKffRa70uGm
говорит мне, что мне нужен "замороженный график". Поэтому я следовал этому уроку
https://towardsdatascience.com/freezing-a-keras-model-c2e26cb84a38,
преобразовал керассмоделировать в tf оценщик, обучил его и применил метод freeze_graph (), представленный в учебном пособии.
Но полученный граф, похоже, не имеет входного узла, который может использовать lucid - я предполагаю, потому что оценщик - графна основе ожидаемой входной функции вместо тензора в качестве входных данных?
Есть ли способ адаптировать этот график так, чтобы он принимал обычные тф-тензоры в качестве входных данных?
В качестве альтернативы, есть ли другой способ обученияи сохранить керамодель как замороженный граф без обхода оценок Тф?