用于可视化的 tensorflow 重塑卷积过滤器

Question

我有一个过滤器/内核权重（卷积层）的 4D 张量。
它们被传递给具有形状 [5,5,3,32]、32 个 RGB 5x5 过滤器的后续操作。

要使用 tf.summary.image 收集它们的值以进行监视/分析/存储，我需要将此张量重塑为形状 [32,5,5,3]，然后单独查看/存储 32 个过滤器中的每一个[5,5,3] 的图像 这可能纯粹使用tf.reshape()吗？还是我需要做多个张量转换？

Answer 1

你需要transpose 而不是reshape，tf.transpose(t, (3,0,1,2)) 应该做你需要的（假设t 是你的张量），它将最后一个轴作为第一个轴移动。