使用tf slim或tf图层的摘要

我无法找到如何添加摘要以可视化已用tf.contrib.slim或tf.contrib.layers定义的网络的权重。使用tf slim或tf图层的摘要

举例来说，如果我有：

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

如何我可以添加的权重和偏置成一个总结？

编辑：我刚才看到我可以使用tf.contrib.layers.summarize_collection。这可能适用于我想要做的事情。

来源

2017-02-17 Conchylicultor

这是我深入调查后发现的解决方案，以防某人遇到同样的问题。

对于tf.contrib.slim，（不推荐）的权重被添加到收藏tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES可以与可视化：

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

为tf.contrib.layers，还有一些方便的方法

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()

为了更好地控制哪些变量添加，可以通过自定义代码summarize_collection。

来源

2017-02-17 22:27:33 Conchylicultor

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

我想这个问题可以用'tf.contrib.layers.summarize_tensors（）'来更新。 – juliohm

使用tf slim或tf图层的摘要

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