TensorFlow 1.0のtf.layersモジュールの重みとバイアス

TensorFlow 1.0のtf.layersモジュールを使用するときに、重みとバイアスにどのようにアクセスしますか？ tf.layersモジュールの利点は、完全に接続されたレイヤーまたは畳み込みレイヤーを作成するときに変数を個別に作成する必要がないことです。TensorFlow 1.0のtf.layersモジュールの重みとバイアス

ドキュメントにアクセスしたり、作成した後にサマリーで追加することができませんでした。

出典

2017-03-23 siby

あなたがウェイト（TFは、それらを呼び出す "カーネル"）＆偏見にアクセスする必要がある場合は、初期化した後あなたの層、私はtf.layersはあなたのための抽象化の適切なレベルではないと主張するだろう。あなたは要約にそれらを取得しようとしているだけですか、またはあなたは重量とバイアスを使って他のものをやっていますか？ –

私はそれらを要約して取得しようとしており、Tensorboardの重量分布を視覚化しています。私はトレーニング中にダイエットを直接操作する必要はありません。 – siby

tf.layers（TFコア）のサマリーはまだサポートされていません。むしろ、あなたは最終的にコアに移動することができ、contribの中にその原料を知る...のcontribに何を使用する必要がありますが、現在のAPIが変更される可能性があること：

層モジュールは、便利な機能summarize_variables、 summarize_weightsとsummarize_biasesを、定義されていますsummarize_collectionの引数の引数をそれぞれ変数、重みおよびバイアス、に設定します。

チェックアウト：

出典

2017-03-23 16:50:42

TensorFlow 1.0のtf.layersモジュールの重みとバイアス

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