如何在tf.layers上使用張量板？

由於權重未明確定義，我如何將它們傳遞給摘要作者？如何在tf.layers上使用張量板？

對於爲例：

conv1 = tf.layers.conv2d(
    tf.reshape(X,[FLAGS.batch,3,160,320]), 
    filters = 16, 
    kernel_size = (8,8), 
    strides=(4, 4), 
    padding='same', 
    kernel_initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer(), 
    bias_initializer=tf.zeros_initializer(), 
    kernel_regularizer=None, 
    name = 'conv1', 
    activation = tf.nn.elu 
    )

summarize_tensor(
    ?????? 
)

謝謝！

來源

2017-06-24 Malo Marrec

這取決於你要在TensorBoard中記錄什麼。如果你想把每個變量放到TensorBoard中，請致電tf.all_variables()或tf.trainable_variables()將會給你所有的變量。請注意，tf.layers.conv2d只是創建Conv2D實例並調用它的apply方法的一個包裝器。你可以這樣解開它：

conv1_layer = tf.layers.Conv2D(
    filters = 16, 
    kernel_size = (8,8), 
    strides=(4, 4), 
    padding='same', 
    kernel_initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer(), 
    bias_initializer=tf.zeros_initializer(), 
    kernel_regularizer=None, 
    name = 'conv1', 
    activation = tf.nn.elu 
) 

conv1 = conv1_layer.apply(tf.reshape(X,[FLAGS.batch,3,160,320]))

然後你可以使用conv1_layer.kernel來訪問內核權重。

來源

2017-06-24 04:09:18

Conv2D對象沒有屬性'kernel' –

內核屬性是不存在了，有現在是'權重'，但我不確定'tf.summary.histogram（「權重」，conv1_layer.weights）是否足夠。 – juliohm

大同答案完成後，我花了一段時間才意識到如何使用它。爲了節省時間，另一個初學者，你需要將以下添加到您的代碼對所有訓練的變量添加到tensorboard摘要：

for var in tf.trainable_variables(): 
    tf.summary.histogram(var.name, var) 
merged_summary = tf.summary.merge_all()

來源

2018-02-24 16:06:38 John

如何在tf.layers上使用張量板？

回答

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