如何使用tensorflow估计器和数据集API访问特定层？

我正在使用tensorflow 1.3.0来训练CNN分类模型。但是，我需要访问prelogits层来评估我的方法（即，虽然这是一个分类问题，但该方法不是一个分类问题，而是用于提取CNN特征，即在N维向量空间中为输入图像测试生成一个点）

我使用dataset API（带有TFRecord文件）和estimator API来训练模型。但是，我不知道如何使用Estimator API访问/返回预登录值，即

Estimator.train（）

，

.evaluate（）

或

.predict（）

，因为

model\u fn（）

需要返回特定的

tf.Estimator.Estimator spec

对象

以前（即使用标准的

sess=tf.Session（）

方法），我可以在训练时训练模型并访问预登录层（或在训练后加载模型），并向网络提供特定输入，以通过

sess.run（特定层）获得特定层输出

只要层被命名为

特定层

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我曾尝试使用

EstimatorSpec

的预测输出，但没有成功。有什么想法/建议吗？

看起来您实际上可以使用

Estimator Spec

的

predictions

参数访问要素图层，虽然这不是它真正的目的…但看起来您实际上可以使用

EstimatorSpec

的

predictions

参数来访问要素层，尽管这不是它真正的目的。。。