如何在 TensorFlow 中测试各个层？答案

【问题标题】：How can I test individual layers in TensorFlow?如何在 TensorFlow 中测试各个层？
【发布时间】：2017-11-29 21:13:30
【问题描述】：

我根据 DEEP MNIST Expert 教程构建了一个 7 层卷积网络。我又添加了两个卷积层。

一切运行良好，但我想尝试将 1024 x 10 数组直接输入全连接层，并绕过卷积层。

有什么方法可以在不重建整个网络的情况下做到这一点？

【问题讨论】：

标签： python machine-learning tensorflow deep-learning convolution

【解决方案1】：

在卷积层和全连接层之间，为全连接层的输入创建一个占位符：input_to_fc = tf.placeholder_with_default(previous_layer, shape=(None, 1024*10))。您可以通过将输入直接馈送到input_to_fc 张量来绕过卷积层。

例子：

...
conv = tf.layers.conv2d(...)
flatten = tf.layers.flatten(...)
input_to_fc = tf.placeholder_with_default(flatten, shape=OUTPUT_SHAPE_OF_PREVIOUS_LAYER))
fc = tf.layers.dense(input_to_fc, ...)

【讨论】：

几个问题：这里的形状只是一维的吗？如果是这样，为什么它不能是二维矩阵？二、FC为什么存在？看起来它只是扁平化 input_to_fc 张量的代码。第三，conv 可以是我拥有的任何 1024 x 10 张量，对吧？
这只是一个示例，经过编辑使其更通用。您可以将 tf.placeholder_with_default () 插入到任何想要将输入直接传递到下面的层的位置。如果您不传递输入，则默认为上一层。
非常感谢！