TensorFlow 1.0中tf.layers模块中的权重和偏差

在TensorFlow 1.0中使用tf.layers模块时，如何访问权重和偏差？ tf.layers模块的优点在于，在制作完全连接的图层或卷积图层时，您不必单独创建变量。TensorFlow 1.0中tf.layers模块中的权重和偏差

我无法在文档中找到任何关于访问它们或在它们创建后将其添加到汇总中的内容。

2017-03-23 siby

如果您需要访问权（TF称他们为 “核”）与偏见你初始化后，你的图层，我认为tf.layers不适合你的抽象层次。你只是试图让他们成为一个总结，或者你是否在做其他重量和偏见的东西？ –

我只是试图让他们总结，并在Tensorboard上可视化重量分布。在训练期间，我不需要直接操作权重。 – siby

我不认为tf.layers（即TF内核）支持摘要呢。相反，你必须使用什么其它在contrib ...知道的东西在的contrib，最终可能会进入核心，但是，目前的API可以改变：

的层模块定义了方便的功能summarize_variables， summarize_weights和summarize_biases，这请将summarize_collection的集合参数分别设置为VARIABLES，WEIGHTS和BIASES，分别为。

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2017-03-23 16:50:42

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