TensorFlow 1.0中tf.layers模塊中的權重和偏差

在TensorFlow 1.0中使用tf.layers模塊時，如何訪問權重和偏差？ tf.layers模塊的優點在於，在製作完全連接的圖層或卷積圖層時，您不必單獨創建變量。TensorFlow 1.0中tf.layers模塊中的權重和偏差

我無法在文檔中找到任何關於訪問它們或在它們創建後將其添加到彙總中的內容。

2017-03-23 siby

如果您需要訪問權（TF稱他們爲「核」）與偏見你初始化後，你的圖層，我認爲tf.layers不適合你的抽象層次。你只是試圖讓他們成爲一個總結，或者你是否在做其他重量和偏見的東西？ –

我只是試圖讓他們總結，並在Tensorboard上可視化重量分佈。在訓練期間，我不需要直接操作權重。 – siby

我不認爲tf.layers（即TF內核）支持摘要呢。相反，你必須使用什麼其它在contrib ...知道的東西在的contrib，最終可能會進入核心，但是，目前的API可以改變：

的層模塊定義了方便的功能summarize_variables， summarize_weights和summarize_biases，這請將summarize_collection的集合參數分別設置爲VARIABLES，WEIGHTS和BIASES，分別爲。

結帳：

2017-03-23 16:50:42

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