我知道我可以使用tensorboard 可视化直方图中各层的权重
我的问题是，有没有可能将一个完全连接的层“分割”成两个独立的直方图？因为我有来自两个源的输入，这两个源在穿过完全连接的层之前是连接在一起的，我希望看到这两个源的权重分布。下面
浏览 8提问于2018-01-19得票数 0
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我尝试将keras连接到tensorboard，以便在模型中可视化我的嵌入层。我不知道为什么，但是在时代结束后，keras只是坐在那里什么也不做，不写日志文件或检查点。下面的代码(模型的定义是无关紧要的，它只有一个嵌入层和几个GRU层，后面是密集层)：
filepath=".val_loss', verbose=1, save_best_only=True, m
浏览 16提问于2018-02-23得票数 2
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我听了一个演讲，内容是视频中特征的可视化嵌入空间。2)您是否只是将权重矩阵可视化，以查看它所捕获的特征？3) tf.summary.image()是否有助于可视化权重矩阵？
浏览 0提问于2017-10-18得票数 0
我创建了以下用于训练的模型，并希望将其可视化到Tensorboard上：perm_array =iteration*batch_size/train_set_size, mse_train, mse_valid))
我想知道如何才能看到权重和偏差，以及我为训练提供的输入之间的相关性如果我问的问题没有答案，请告诉我有什么建议。如果有任何需要，请问我，我会得到它，并告诉你。
浏览 9提问于2018-08-31得票数 5
我观看了教程，以了解如何在Tensorboard上可视化嵌入。整个代码都是。他使用卷积神经网络来训练模型。(writer, config)results = classifier.evaluate(input_fn=eval_input_fn, steps
浏览 3提问于2017-06-08得票数 1
我正在尝试用TensorFlow在结构化数据上实现一个多标签分类器。我使用具有两个完全连接的层的神经网络，但我还集成了嵌入，如此中所述，因此我可以在TensorBoard投影仪中看到PCA图。那么，TensorBoard投影是如何连接到模型的呢？我如何使用这个PCA的结果来进行预测，例如找到与新样本最近的邻居？
浏览 5提问于2018-02-11得票数 0
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我正在使用这里发布的tensorflow rnn翻译模型：
我想做的第一件事是查看每一层中的target_weights。我所知道的是，最初是一个target_weights数组，其中包含用于填充的0和用于句子中每个单词的1。
在初始化之后，它被提供给一个session.run方法，并且它肯定会改变。现在我想知道，在学习过程中，是否有人知道我应该如何看待
浏览 0提问于2016-05-31得票数 0
我试图获取美国大型冠状病毒集群的数据，并将其可视化，以显示大小和不同的设置(监狱、医疗设施等)。我想显示不同设置之间的差异。如果尺寸更相似，我会尝试显示一个堆叠的条形图(大小作为水平轴，计数为垂直轴)。不幸的是，这不是很好，因为一些集群比其他集群要大得多。prisons1107 prisons1362 prisons1791 prisons下面是较
浏览 0提问于2020-06-18得票数 1
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我使用的tf.layers模块创建了一个用于MNIST数字分类的CNN。现在，我正在尝试学习如何从中使用。也许本教程最近还没有更新，因为它说它的示例代码是对该教程及其链接的修改，但是代码完全不同:它手动定义了一个完全连接的单一隐藏层网络。TensorBoard教程展示了如何通过在层的权重张量上创建操作来将摘要附加到层</
浏览 1提问于2018-03-09得票数 3
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我目前正在寻找一种方法，我可以将多个模型的输出合并成一个模型，我需要创建一个CNN网络来进行分类。
图像被分成几个部分(如颜色所示)，每个部分作为对某个模型(1、2、3、4)的输入，每个模型的结构是相同的，但每个部分被赋予一个单独的模型，以确保不对整个图像应用相同的权重--我试图避免完全的权重共享，并保持权重的<
浏览 0提问于2017-03-31得票数 8
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如何从现有的图中提取神经网络的结构？也就是说，假设当前图中存在一个网络，我希望有一个字典将每个变量映射到它所连接的变量。Tensorboard以某种方式在引擎盖下这样做，以可视化图形，但我无法从他们的代码中推断出来。
浏览 4提问于2018-11-06得票数 0
我正在尝试在TensorBoard上可视化我的模型图。我使用的是Keras 2.1.5和tensorflow-gpu 1.13.1。我的模型是卷积层的串联，最后是一个自定义层，我在其中使用张量进行一些操作。一切都很好，尽管我在自定义层的末尾和乞求处定义了一些print，然后检查Python是否在我只调用一次代码时进入了我的代码两次。我正在进行一些
浏览 14提问于2019-08-28得票数 0
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我想问一下，是否有一种简单的方法来可视化从Functional构建的Keras模型？现在，对我来说，在高级别(顺序模型)进行调试的最佳方法是：model.add(...SVG(model_to_dot(model).create(prog='dot', format='svg'))
然而，如果我们构建一个更复杂、非顺序的模型，我很难找
浏览 0提问于2018-01-23得票数 4
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连接隐卷积层
、、、、
我研究过普通的完全连通的ANN，我开始学习凸起。我很难理解隐藏层是如何连接起来的。我确实理解输入矩阵如何将一个较小的值字段转发给第一个隐藏层中的特征映射，方法是每一次沿一次移动本地接收字段，并通过相同/共享的权重(对于每个特征映射)进行转发，因此每个特征映射只有一组权重，其结构与本地接收字段的结构相同下一部分是当我感到
浏览 0提问于2017-03-30得票数 0
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看起来他们使用的是LeNet变体，但由于我以前没有使用Matconvnet，我很难在最后一个卷积层和第一个完全连接的层之间建立连接：net.layers{end+1'pad', 0) ;通常，在像Tensorflow和MxNet这样<
浏览 2提问于2018-02-03得票数 1
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在TensorBoard中查看和理解标量值非常简单。然而，如何理解直方图还不清楚。
我在这里添加了网络构建代码。
浏览 0提问于2017-02-18得票数 149
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我正在尝试从.pb文件生成量化的.tflite模型。对于#process，我需要模型的'input_arrays‘和'output_arrays’。open("frozen_inference_graph_fd2819_2.tflite", "wb").write(tflite_model)
如何找到.pb文件的input_array
浏览 2提问于2019-08-12得票数 0
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我为MNIST db编写了以下简单的MLP网络。Dropout
num_classes = 10print('Test loss:', score[0])模型运行良好，我可以在TensorBoard然而，当我
浏览 3提问于2017-07-23得票数 10
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我试图复制一个神经网络来进行深度估计。原作者采用了预先训练的网络，在全连通层和卷积层之间添加了“超像素池层”。在这一层中，对卷积特征映射进行上采样，并对每个超像素的特征进行平均。我的问题是，为了成功地实现这一点，我需要计算每幅图像的超像素。如何访问批处理过程中由keras/tensorflow使用的数据来执行SLIC过度分割？我考虑过将
浏览 3提问于2017-06-16得票数 0
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我想运行一个tensorflow对象检测评估协议1。我是新手，从网页上我不明白我必须在哪里添加metrics_set配置。例如：我尝试更改eval.proto文件中的值，其中metrics_set设置为值8。有人知道这是否是更改它的正确位置？我看不到更改此值会有什么影响。"8“是什么意思？另外，我期望的输出是什么？更新:我回答了我的一个问题:我应该更
浏览 1提问于2018-03-01得票数 1
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