tensorflow的可视化工具Tensorboard的使用——直方图（histogram,distributions）的使用

最新推荐文章于 2025-03-25 20:57:02 发布

自律者自由

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分类专栏：机器学习 tensorflow可视化工具tensorboard的使用

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今天学习tensorboard中直方图的使用。首先了解下直方图的含义：
GB/T3358.1—2009对“直方图”的定义是:频数分布的一种图形表示，由一些相邻的长方形组成，每个长方形的底宽等于组距，面积与组的频数成比例。
也就是说，直方图是表示频次分布情况的一种图像，在tensorboard中，用直方图显示张量，主要就是显示张量中每个值的出现频次。
一、代码添加
首先在层的应用函数中加入数据采集代码。

    def get_output(self, inputs, is_training=True):
        with tf.name_scope('%s_cal' % (self.name)) as scope:
            # hidden states
            self.hidden = self.conv(inputs=inputs)
            tf.summary.histogram('histogram', self.conv.weights)
            #self.variable_summaries(self.conv.weights)
            # batch normalization 技术
            if self.batch_normal:
                self.hidden = self.bn(self.hidden, training=is_training)

            # activation
            if self.activation == 'relu':
                self.output = tf.nn.relu(self.hidden)
            elif self.activation == 'tanh':