TensorFlowへの更新後のグラフの構造の変更0.11

今日、TensorFlow 0.10からTensorFlow 0.11に更新されました。アップデートが成功したことを確認するために、私はうまく動作することが分かっているMNISTチュートリアルを実行することに決めました。TensorFlowへの更新後のグラフの構造の変更0.11

プログラムはTensorFlow 0.11で正しく実行されましたが、計算グラフがどのように変化するかがわかりました。これは更新の仕方がbeforeだったのですが、これはどのように表示されるのですかnow。後の画像では、追加のノードに注目するために赤い矩形を追加しました。

なぜこの変更が発生するのか、誰にどのようにグラフを妥当なものに見せることができるのか分かりませんか？

おそらく次のコードスニペットが役立ちます。それは、外観を変えたグラフの部分に対応します。

# Cost function 
cross_entropy = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=y_unscal, 
                labels=y_plh) 
cost = tf.reduce_mean(cross_entropy) 

# Training op 
optimiser = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=1e-4).minimize(cost)

ありがとうございます！

出典

2016-12-15 Alberto Favaro

この操作をvariable_scopeに入れます。 loss_opsと呼ばれるブロックは素晴らしいあなたのグラフの可視化

出典

2016-12-15 11:20:04 nessuno

に表示されますそのようにし

with tf.variable_scope('loss_ops'): # Cost function cross_entropy = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=y_unscal,labels=y_plh) cost = tf.reduce_mean(cross_entropy) # Training op optimiser = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=1e-4).minimize(cost)

、おかげで答えを@nessuno！誰も、なぜ行動がTensorFlow 0.10から0.11に変化したのか知っていますか？ –

なぜ彼らはそれを変更したのかわかりませんが、それはより良い方法だと思います。名前のついたスコープに操作をラップして、見栄えのよいグラフを作成することが強制されています。これは私たちがIMOを理由にするのに役立ちます – nessuno

TensorFlowへの更新後のグラフの構造の変更0.11

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