Vector 在Keras中导出每个历元的嵌入

我试图在每一个历元的基础上访问Keras中嵌入层（n维向量）的输出。似乎没有针对此的特定回调。我尝试过Tensorboard回调，因为它提供了一个选项来记录每个历元上的嵌入，但是当我找到日志文件时，我无法读取它们。它们可能是仅可通过Tensorboard访问的用于可视化目的的文件。我需要将嵌入向量保存为稍后在keras外部使用的格式，如TSV文件。我有办法做到这一点吗

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非常感谢

好的，在纳兹穆尔·哈桑（Nazmul Hasan）急需的帮助下，我想出了如何实现这一点，如何设置名称的格式，以便在每个时代更新。实际上，我创建了一个自定义回调：

import io

encoder = info.features['text'].encoder

class CustomCallback(keras.callbacks.Callback):
    def on_epoch_end(self, epoch, logs=None):
        out_v = io.open('vecs_{}.tsv'.format(epoch), 'w', encoding='utf-8')
        vec = model.layers[0].get_weights()[0] # skip 0, it's padding.
        out_v.write('\t'.join([str(x) for x in vec]) + "\n")
        out_v.close()

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好的，我想出了如何做到这一点，在Nazmul Hasan关于如何格式化名称以随每个时代更新的急需帮助下。实际上，我创建了一个自定义回调：

import io

encoder = info.features['text'].encoder

class CustomCallback(keras.callbacks.Callback):
    def on_epoch_end(self, epoch, logs=None):
        out_v = io.open('vecs_{}.tsv'.format(epoch), 'w', encoding='utf-8')
        vec = model.layers[0].get_weights()[0] # skip 0, it's padding.
        out_v.write('\t'.join([str(x) for x in vec]) + "\n")
        out_v.close()