python - 如何在Tensorboard中显示所有渐变的列表？

我正在使用Tensorboard 1.5，我想看看我的渐变效果如何。

这是我正在使用的图层的示例：

net = tf.layers.dense(features, 40, activation=tf.nn.relu, kernel_regularizer=regularizer,
                        kernel_initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer())

这是我的优化器：

train_op = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate = learning_rate).minimize(loss)

对于我的模型参数，我通过以下方式创建摘要：

for var in tf.trainable_variables():
    tf.summary.histogram(var.name, var)

有没有类似的方法可以在for循环中获取所有渐变来创建摘要？

最佳答案

您应该首先使用优化器的compute_gradients获取渐变，然后将其传递给摘要：

opt = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate = learning_rate)

# Calculate the gradients for the batch of data
grads = opt.compute_gradients(loss)

# Add histograms for gradients.
for grad, var in grads:
  if grad is not None:
    summaries.append(tf.summary.histogram(var.op.name + '/gradients', grad))

然后执行培训，您可以调用优化器的apply_gradients：

# Apply the gradients to adjust the shared variables.
train_op = opt.apply_gradients(grads, global_step=global_step)

有关更多信息，您可以转到tensorflow cifar10 tutorial。

关于python - 如何在Tensorboard中显示所有渐变的列表？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/48851439/