如何使用带 tf.layers 的张量板？

Question

由于没有明确定义权重，我该如何将它们传递给摘要编写者？

例如：

conv1 = tf.layers.conv2d(
    tf.reshape(X,[FLAGS.batch,3,160,320]),
    filters = 16,
    kernel_size = (8,8),
    strides=(4, 4),
    padding='same',
    kernel_initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer(),
    bias_initializer=tf.zeros_initializer(),
    kernel_regularizer=None,
    name = 'conv1',
    activation = tf.nn.elu
    )

=>

summarize_tensor(
    ??????
)

谢谢！

Answer 1

这取决于您要在 TensorBoard 中记录的内容。如果你想把每个变量都放入 TensorBoard，调用 tf.all_variables() 或 tf.trainable_variables() 会给你所有的变量。请注意，tf.layers.conv2d 只是创建 Conv2D 实例并调用其应用方法的包装器。你可以像这样打开它：

conv1_layer = tf.layers.Conv2D(
    filters = 16,
    kernel_size = (8,8),
    strides=(4, 4),
    padding='same',
    kernel_initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer(),
    bias_initializer=tf.zeros_initializer(),
    kernel_regularizer=None,
    name = 'conv1',
    activation = tf.nn.elu
)

conv1 = conv1_layer.apply(tf.reshape(X,[FLAGS.batch,3,160,320]))

然后你可以使用conv1_layer.kernel访问内核权重。

Answer 2

虽然大同的回答很完整，但我花了一段时间才明白如何使用它。为了节省另一个初学者的时间，您需要将以下内容添加到您的代码中，以将所有可训练变量添加到张量板摘要中：

for var in tf.trainable_variables():
    tf.summary.histogram(var.name, var)
merged_summary = tf.summary.merge_all()

如何使用带 tf.layers 的张量板？

How do I use tensor board with tf.layers?

tensorflow

tensorboard