tensorflow - 将张量板直方图与 tf.contrib.layers 一起使用

Question

我想了解是否有办法获得 fully_connected 中的权重直方图来自 tf.contrib.layers 的图层。在文档中没有明显的方法来获取权重。

所以我的问题是，如何可视化层的权重？

Answer 1

您需要在您的代码中添加此 block :

for var in tf.trainable_variables: # or tf.get_collection(tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES, 'your desired scope name'):
tf.summary.histogram(var.name, var)
with tf.name_scope('summaries'):
    mean = tf.reduce_mean(var)
    tf.summary.scalar('mean', mean)
with tf.name_scope('stddev'):
    stddev = tf.sqrt(tf.reduce_mean(tf.square(var - mean)))
tf.summary.scalar('stddev', stddev)
tf.summary.scalar('max', tf.reduce_max(var))
tf.summary.scalar('min', tf.reduce_min(var))    

然后，你需要添加:

merged_summary = tf.summary.merge_all()   
merged = tf.summary.merge_all()
session.run(tf.global_variables_initializer())
train_writer = tf.summary.FileWriter(config.model_dir)

收集摘要。