在 Tensorflow 中查找 conv2d 层的权重

哈拉尔

当谈到张量流中卷积层的形状时,我很困惑。

kernels = tf.get_collection(tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES, "conv1d(_.)?/kernel:0")

运行这条线会返回一个具有 4 个维度和一个偏差的内核。我预计内核会返回我 [filter_width, filter_height, filter_number] 和一个带权重的 2D 矩阵。相反,我有第四个维度,根本没有权重。

也许我不应该在我的脑海中将密集与卷积层互换。然而,我在互联网上找到的大多数解释都停留在简单的水平上,而没有深入研究 tensorflows 模型的细节。

所以对我来说最重要的是获得层之间边缘的互连权重。就像在这张照片上看到的:

在此处输入图片说明

这个链接是关于我的问题:我想要从 Tensorflow 得到的东西

我希望有人能理解我的麻烦,否则不要犹豫添加评论。

史努比博士

过滤器/内核总是有 4 个维度,它们是(宽度、高度、filter_nr、通道)。通道数等于输入图像中的通道数,但对于网络中的后续层,它可能会有所不同。

您要求的权重是针对完全连接(密集)层的,而不是针对卷积层的(这就是 Conv2D 的含义)。

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