使用tf slim或tf圖層的摘要

我無法找到如何添加摘要以可視化已用tf.contrib.slim或tf.contrib.layers定義的網絡的權重。使用tf slim或tf圖層的摘要

舉例來說，如果我有：

net = slim.conv2d(net, ...)

如何我可以添加的權重和偏置成一個總結？

編輯：我剛纔看到我可以使用tf.contrib.layers.summarize_collection。這可能適用於我想要做的事情。

來源

2017-02-17 Conchylicultor

這是我深入調查後發現的解決方案，以防某人遇到同樣的問題。

對於tf.contrib.slim，（不推薦）的權重被添加到收藏tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES可以與可視化：

tf.contrib.layers.summarize_collection(tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES)

爲tf.contrib.layers，還有一些方便的方法

tf.contrib.layers.summarize_weights() # tf.GraphKeys.WEIGHTS 
tf.contrib.layers.summarize_biases() # tf.GraphKeys.BIASES 
# For tf >= 1.3: 
tf.contrib.layers.summarize_tensors()

爲了更好地控制哪些變量添加，可以通過自定義代碼summarize_collection。

來源

2017-02-17 22:27:33 Conchylicultor

'tf.contrib.layers.summarize_weights（）＃tf.GraphKeys.WEIGHTS tf.contrib.layers.summarize_biases（）＃tf.GraphKeys.BIASES' 從tensorflow模塊移除。你能否更新答案？ – Yanagiba

我想這個問題可以用'tf.contrib.layers.summarize_tensors（）'來更新。 – juliohm

使用tf slim或tf圖層的摘要

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