Tensorflow：如何从经过训练的模型中获取哈希表

我用tensorflow训练了一个线性分类器。为了处理分类值，我使用了与以下类似的方法：

tf.feature\u column.categorical\u column\u与词汇表，
tf.feature\u column.categorical\u column\u with\u hash\u bucket

我还使用了链接中的交叉列

我只能很容易地得到系数。例如，如果我想获得特征“设备”的权重：

model.获取变量值（'linear/linear\u model/device/'）

我还可以轻松地将这些系数映射到使用tf.feature\u column.categorical\u column\u和词汇表\u列表训练的分类变量值。但是，对于使用tf.feature\u column.category\u column\u和\u hash\u bucket训练的分类变量值，这是不可能的。我不知道如何做映射。由于哈希表是动态完成的，我不知道哪个权重对应哪个值

我已经在好几个地方看过了，甚至深入研究了

有什么想法吗