टीएफ स्लिम या टीएफ परतों के साथ सारांश का उपयोग

Question

मुझे tf.contrib.slim या tf.contrib.layers के साथ परिभाषित नेटवर्क के लिए वजन को विज़ुअलाइज़ करने के लिए सारांश जोड़ने का तरीका नहीं मिल रहा है।

उदाहरण के लिए, अगर मेरे पास है:

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

मैं कैसे एक सारांश में वजन और पूर्वाग्रह जोड़ सकते हैं?

संपादित करें: मैंने अभी देखा है कि मैं tf.contrib.layers.summarize_collection का उपयोग कर सकता हूं। यह शायद मैं जो करना चाहता हूं उसके लिए काम करता है।

Answer 1

यहां गहन जांच के बाद मुझे मिला समाधान, अगर किसी के पास मेरी तुलना में एक ही समस्या है।

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

tf.contrib.layers के लिए, कुछ सुविधा तरीकों

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() 

एक बेहतर करवाने के लिए कर रहे हैं:

tf.contrib.slim के लिए, (बहिष्कृत) वजन संग्रह tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES जिसके साथ देखे जा सकते हैं करने के लिए जोड़ रहे हैं कौन से चर जोड़ते हैं, इस पर नियंत्रण summarize_collection के कोड को अनुकूलित करके संभव है।