TensorBoard - 'trace inputs' mean/do 是什么?
TensorBoard - What does 'trace inputs' mean/do?
TensorBoard 中图表选项卡中的 'Trace input' 有什么作用?我可以看到它突出了图表的不同方面,但我不知道如何阅读它。我希望用它更清楚地看到什么与我的图表中的什么有关,但我很难。
如果您在 Tensorboard 中突出显示给定节点,则可以切换 "trace inputs" 以查看该节点的上游依赖项。例如,在深度神经网络中,您可以看到所有层都馈送到您单击的层中。
如果您有一个非常大、复杂的图形并且想要过滤掉由数十个或数百个辅助节点产生的视觉噪声,那么它会很有用,这样您就可以仅隔离与异常行为的特定节点相关的内容。根据您的网络架构以及您的图表最终在 Tensorboard 中呈现的方式,乍一看,严格将 馈送到 计算图中给定节点的内容可能并不明显。
如果您尝试逐步向某人展示网络架构,它也非常有用——只需按顺序单击节点,以避免让人不知所措或期望他们知道您在谈论哪些箭头。
TensorBoard 中图表选项卡中的 'Trace input' 有什么作用?我可以看到它突出了图表的不同方面,但我不知道如何阅读它。我希望用它更清楚地看到什么与我的图表中的什么有关,但我很难。
如果您在 Tensorboard 中突出显示给定节点,则可以切换 "trace inputs" 以查看该节点的上游依赖项。例如,在深度神经网络中,您可以看到所有层都馈送到您单击的层中。
如果您有一个非常大、复杂的图形并且想要过滤掉由数十个或数百个辅助节点产生的视觉噪声,那么它会很有用,这样您就可以仅隔离与异常行为的特定节点相关的内容。根据您的网络架构以及您的图表最终在 Tensorboard 中呈现的方式,乍一看,严格将 馈送到 计算图中给定节点的内容可能并不明显。
如果您尝试逐步向某人展示网络架构,它也非常有用——只需按顺序单击节点,以避免让人不知所措或期望他们知道您在谈论哪些箭头。