python – 如何在Tensorflow中可视化cnn中的权重(变量)?
发布时间:2020-12-20 10:32:42 所属栏目:Python 来源:网络整理
导读:在训练cnn模型后,我想要显示重量或打印出重量,我该怎么办? 我甚至无法在训练后打印出变量. 谢谢! 解决方法 要显示权重,可以使用 tf.image_summary() op将卷积过滤器(或过滤器的一部分)转换为摘要原型,使用 tf.train.SummaryWriter 将其写入日志,并使用 Ten
在训练cnn模型后,我想要显示重量或打印出重量,我该怎么办?
我甚至无法在训练后打印出变量. 谢谢! 解决方法
要显示权重,可以使用
tf.image_summary() op将卷积过滤器(或过滤器的一部分)转换为摘要原型,使用
tf.train.SummaryWriter 将其写入日志,并使用
TensorBoard显示日志.
假设你有以下(简化)程序: filter = tf.Variable(tf.truncated_normal([8,8,3])) images = tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,28,28]) conv = tf.nn.conv2d(images,filter,strides=[1,1,1],padding="SAME") # More ops... loss = ... optimizer = tf.GradientDescentOptimizer(0.01) train_op = optimizer.minimize(loss) filter_summary = tf.image_summary(filter) sess = tf.Session() summary_writer = tf.train.SummaryWriter('/tmp/logs',sess.graph_def) for i in range(10000): sess.run(train_op) if i % 10 == 0: # Log a summary every 10 steps. summary_writer.add_summary(filter_summary,i) 执行此操作后,您可以启动TensorBoard以显示/ tmp / logs中的日志,并且您将能够看到过滤器的可视化. 请注意,此技巧可将深度为3的滤镜显示为RGB图像(以匹配输入图像的通道).如果您有更深的过滤器,或者它们没有意义解释为颜色通道,您可以使用 (编辑:李大同) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |