在 tensorboard 中获取不需要和重复的块，但在 model.summary() 中没有

Question

我正在使用 CNN 架构并在其间添加更多层并创建一个新模型。通过在这个新模型上使用 model.summary()，我看到一切都很好，但是在 tensorboard 中，我看到重复的块与新的块相连。一种新的网络与旧的网络块并行绘制，并且在它们之间有一些连接。

我在 keras 中使用 tensorboard = Tensorboard() 作为张量板。

请告知为什么我看到这些连接和旧网络块与新模型块并行，但另一方面 model.summary() 看起来完全没问题。

我正在努力理解，因此有关此的任何细节都会有所帮助。

Answer 1

我也遇到过类似的问题。
主要原因是，每当创建模型时，每一层都会有一个新名称。例如：如果您的模型具有两个 2d 卷积层，后跟一个密集层。第一次创建模型并执行model.Summary()，得到以下层名称：

• conv2d_1
• conv2d_2
• dense_1

在重新执行相同的代码时，产生：

• conv2d_3
• conv2d_4
• dense_2

同时，Tensor-board 使用的日志被覆盖。因此，出现了具有不同名称的并行层块。