tensorflow CNN如何将卷积核的patten可视化？或者已经训练好的计算图中的变量可以固定吗？

如题，完成了mnist的数据集上的一些CNN学习后
我想将了解模型的“认知”：有两个想法：
1，图形化展示卷积核的patten？
尝试将一副全白或者全黑的图送入计算图，查看每一层的输出，MS没展示什么有意思的patten
请教：如何做更好呢？
2，是否可以将saverload到的模型将其w,b固定，然后将28x28像素做成变量用训练器训练像素的值，目标onehot的某数字比如2
以便展示CNN认知的2是什么样的。我相信应该是可以做的，只不过我对TF不够熟悉，
请教该如何实现？
附图，已经做了web服务+H5的mnist demo

tensorflow 机器语言编程框架