小编Sae*_*ram的帖子

我是 Keras 的新手，我打算为每个时代存储我的网络输出。为此，我想使用 Tensorbaord 来观察其环境中的输出层。

class OutputObserver(Callback):
""""
callback to observe the output of the network
"""

    def on_train_begin(self, logs={}):
        self.epoch = []
        self.out_log = []

    def on_epoch_end(self, epoch, logs={}):
        self.epoch.append(epoch) 
        self.out_log.append(self.model.get_layer('Dense03/Output').output)

这会将输出张量存储到列表中。问题是我不能做 1. 将其转换为 Numpy 数组，以便可以读取 CSV，...文件，2. 使用 Tensorflow 编写摘要（因为 Keras 没有这种能力），然后分析输出在张量板中。

我很高兴听到您对在每个训练时期存储和可视化输出层的意见。

真诚的，赛义德。