相关疑难解决方法(0)

在许多文档中,有关于每个过滤器的图像,如"示例".我想将我的卷积滤镜视为"示例"图像,但我不知道如何将其可视化.

如何可视化我的卷积滤镜？

与Caffe框架类似,可以在CNN训练期间观察学习过滤器,并通过输入图像进行卷积,我想知道是否可以使用TensorFlow进行同样的操作？

可以在此链接中查看Caffe示例:

http://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/00-classification.ipynb

感谢你的帮助!

问题 - TensorBoard只显示一个图像

灵感来自于 如何在Tensorflow中可视化cnn中的权重(变量)？

这是代码:

# --- image reader ---
# - rsq: random shuffle queue with [fn l] pairs 
def img_reader_jpg(rsq):
    fn, label  = rsq.dequeue()
    img_b = tf.read_file(fn)
    img_u = tf.image.decode_jpeg(img_b, channels=3) 
    img_f = tf.cast(img_u, tf.float32)  
    img_4 = tf.expand_dims(img_f,0)
    return img_4, label


# filenames and labels are pre-loaded
fv = tf.constant(fnames)
lv = tf.constant(ohl)

rsq    = tf.RandomShuffleQueue(len(fnames), 0, [tf.string, tf.float32])
do_enq = rsq.enqueue_many([fv, lv])

# reading_op 
image, label   = img_reader_jpg(rsq)

# test: some op
im_t     = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None,30,30,3], …