tensorflow

Question

पर सीखा फ़िल्टरों को विज़ुअलाइज़ करने के लिए कैसे करें कैफ़े फ्रेमवर्क के लिए, जहां सीएनएन प्रशिक्षण के दौरान सीखा फ़िल्टर देखना संभव है और इसके परिणामस्वरूप इनपुट छवियों के साथ रूपांतरण होता है, मुझे आश्चर्य है कि टेंसरफ्लो के साथ ऐसा करना संभव है या नहीं?

एक Caffe उदाहरण के लिए इस लिंक में देखी जा सकती है:

http://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/00-classification.ipynb

आपकी मदद के लिए आभारी!

Answer 1

Tensorboard में बस कुछ ही conv1 फिल्टर देखने के लिए, आप इस कोड का उपयोग कर सकते हैं (यह cifar10 लिए काम करता है)

# this should be a part of the inference(images) function in cifar10.py file 

# conv1 
with tf.variable_scope('conv1') as scope: 
    kernel = _variable_with_weight_decay('weights', shape=[5, 5, 3, 64], 
             stddev=1e-4, wd=0.0) 
    conv = tf.nn.conv2d(images, kernel, [1, 1, 1, 1], padding='SAME') 
    biases = _variable_on_cpu('biases', [64], tf.constant_initializer(0.0)) 
    bias = tf.nn.bias_add(conv, biases) 
    conv1 = tf.nn.relu(bias, name=scope.name) 
    _activation_summary(conv1) 

    with tf.variable_scope('visualization'): 
    # scale weights to [0 1], type is still float 
    x_min = tf.reduce_min(kernel) 
    x_max = tf.reduce_max(kernel) 
    kernel_0_to_1 = (kernel - x_min)/(x_max - x_min) 

    # to tf.image_summary format [batch_size, height, width, channels] 
    kernel_transposed = tf.transpose (kernel_0_to_1, [3, 0, 1, 2]) 

    # this will display random 3 filters from the 64 in conv1 
    tf.image_summary('conv1/filters', kernel_transposed, max_images=3) 

मैं भी एक ग्रिड में सभी 64 conv1 फिल्टर प्रदर्शित करने के लिए एक सरल gist लिखा था।