【问题标题】:visualizing activations of layers in TensorBoard在 TensorBoard 中可视化层的激活
【发布时间】:2018-03-18 19:32:56
【问题描述】:

我有一个层,layer3,它的类型是:

Tensor("vgg_16/conv3/conv3_3/Relu:0", shape=(1, 500, 700, 120), dtype=float32, device=/device:GPU:0)

我想可视化这一层的激活。我该如何处理layer3 来做到这一点?我必须在tf.summary.histogram() 中添加什么才能将其可视化?

【问题讨论】:

    标签: tensorflow neural-network activation-function


    【解决方案1】:

    首先,在所需层上定义您的摘要:

    tf.summary.histogram("layer3_hist_summary", layer3)
    

    接下来定义将用于将摘要写入磁盘的摘要编写器:

    LOGDIR = 'path/to/logsdir' # define your required summary output folder
    summary_file_writer = tf.summary.FileWriter(logdir=LOGDIR)
    

    假设您可能有多个摘要,请将它们合并到一个操作中:

    summary_op = tf.summary.merge_all()
    

    现在,在你的训练循环中,写下总结结果:

    for i in range(NUM_ITR):
        _, summary_res = sess.run([train_op, summary_op])
        summary_file_writer.add_summary(summary_res, global_step=i)
    

    要查看这些摘要,请使用 logsdir=LOGDIR 加载 tensorflow。

    【讨论】:

    • 这里的layer3是什么?假设我定义了一个模型,那么我如何获取图层信息?
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