Comment obtenir le poids en tf.les couches.dense?

Je veux dessiner le poids de la tf.les couches.dense dans tensorboard histogramme, mais il s'affiche pas dans le paramètre, comment pourrais-je le faire?

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OriginalL'auteur user8381550 | 2017-07-28

  1. 26

    Les poids sont ajoutés comme une variable nommée kernel, de sorte que vous pouvez utiliser

    x = tf.dense(...)
weights = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name(
  os.path.split(x.name)[0] + '/kernel:0'))

    Vous pouvez bien évidemment remplacer tf.get_default_graph() par tout autre graphique, vous travaillez en.

    Super! Ça répond à ma question. MERCI
    Et pour obtenir des préjugés suffit d'utiliser bias = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name( os.path.split(x.name)[0] + '/bias:0')
    Semble que ce devrait être marqué comme résolu.
    Il fait beaucoup plus de sens d'ajouter du noyau et de biais comme une propriété de x lui-même!

    OriginalL'auteur P-Gn

  2. 8

    Je suis tombé sur ce problème et vient d'être résolu. tf.layers.dense le nom n'est pas nécessaire d'être la même chose avec le noyau du nom du préfixe. Mon tenseur est "dense_2/xxx", mais c'est le noyau est "dense_1/kernel:0". Pour s'assurer que tf.get_variable fonctionne, vous feriez mieux de mettre la name=xxx dans le tf.layers.dense fonction de faire deux noms de posséder même préfixe. Il fonctionne comme la démonstration ci-dessous:

    l=tf.layers.dense(input_tf_xxx,300,name='ip1')
with tf.variable_scope('ip1', reuse=True):
    w = tf.get_variable('kernel')

    Par le chemin, mon tf version 1.3.

    OriginalL'auteur Yerrick

  3. 8

    La dernière tensorflow couches api crée de toutes les variables à l'aide de la tf.get_variable appel. Cela garantit que si vous souhaitez utiliser la variable de nouveau, vous pouvez simplement utiliser le tf.get_variable fonction et fournir le nom de la variable que vous souhaitez obtenir.

    Dans le cas d'un tf.layers.dense, la création de la variable: layer_name/kernel. Ainsi, vous pouvez obtenir la variable en disant:

    with tf.variable_scope("layer_name", reuse=True):
    weights = tf.get_variable("kernel") # do not specify
    # the shape here or it will confuse tensorflow into creating a new one.

    [Edit]: La nouvelle version de Tensorflow maintenant a la fois Fonctionnelle et Orientée Objet interfaces pour les couches de l'api. Si vous avez besoin de couches uniquement pour les fins de calcul, puis à l'aide de la fonctionnelle de l'api est un bon choix. La fonction des noms de commencer avec de petites lettres, par exemple -> tf.layers.dense(...). Les Objets de la Couche peuvent être créés à l'aide de la première capitale des lettres par exemple -> tf.layers.Dense(...). Une fois que vous avez une poignée de cette couche de l'objet, vous pouvez utiliser toutes ses fonctionnalités. Pour l'obtention du poids, il suffit d'utiliser obj.trainable_weights cela renvoie une liste de tous les éducables variables trouvées dans la couche portée.

    OriginalL'auteur Animesh Karnewar

  4. 4

    Je suis fou avec tensorflow.

    Je l'exécute:


    sess.run(x.kernel)

    après l'entraînement, et je reçois le poids.

    Vient de l'propriétés décrites ici.

    Je suis en train de dire que je suis fou parce qu'il semble qu'il y a un million de façons légèrement différentes de faire quelque chose en tf, et que les fragments les tutoriels.

    p.s. cela fonctionne pour les tf.les couches.Dense, pas de tf.les couches.dense (notez la majuscule)

    OriginalL'auteur mic

  5. 0

    Est-il quelque chose de mal avec

    model.get_weights()

    Après j'ai créer un modèle, le compiler et l'exécuter ajustement, cette fonction renvoie un tableau numpy du poids pour moi.

    OriginalL'auteur Matt Cremeens