如何从经过训练的 Spark MLP 模型中提取权重？

如何解决如何从经过训练的 Spark MLP 模型中提取权重？

我对提取 Spark 多层感知器 (MLP) 模型的训练权重很感兴趣：https://spark.apache.org/docs/latest/ml-classification-regression.html#multilayer-perceptron-classifier

有人知道怎么做吗？

解决方法

您可以拨打model.weights。 Python 示例：（在 Scala 中应该几乎相同）

mlp = MultilayerPerceptronClassifier(layers=[2,2,2],seed=123)
model = mlp.fit(df)

>>> print(model.weights)
DenseVector([-41.4189,10.0329,13.2597,-15.7512,-11.4471,-7.5988,-57.9849,59.6254,-27.15,27.9458,8.7534,-9.349])

更多详细信息，您可以参考API docs中的示例。