Нещодавно я бігав і вивчав тензорний потік і отримав кілька гістограм, які не знав, як інтерпретувати. Зазвичай я вважаю висоту брусків як частоту (або відносну частоту / рахунки). Однак мене не бентежить той факт, що немає барів, як у звичайній гістограмі, і той факт, що речі затінені. також здається, що відразу багато ліній / висот?
Хтось знає, як інтерпретувати наступні графіки (і, можливо, дасть хороші поради, які можуть допомогти взагалі при читанні гістограм у тензорфлоу):
можливо, деякі інші речі, які цікаво обговорити, це якщо оригінальні змінні були векторами чи матрицями чи тензорами, то що тензорфлоу показує насправді, як гістограма для кожної координати? Крім того, можливо, посилання на те, як отримати цю інформацію, щоб зробити людей самодостатніми, було б непогано, тому що мені вже важко знайти корисні речі в документах. Можливо, деякі приклади навчальних посібників тощо? Можливо, була б непогана порада щодо маніпулювання ними.
В якості довідки, ось витяг з коду, який дав це:
(X_train, Y_train, X_cv, Y_cv, X_test, Y_test) = data_lib.get_data_from_file(file_name='./f_1d_cos_no_noise_data.npz')
(N_train,D) = X_train.shape
D1 = 24
(N_test,D_out) = Y_test.shape
W1 = tf.Variable( tf.truncated_normal([D,D1], mean=0.0, stddev=std), name='W1') # (D x D1)
S1 = tf.Variable( tf.constant(100.0, shape=[]), name='S1') # (1 x 1)
C1 = tf.Variable( tf.truncated_normal([D1,1], mean=0.0, stddev=0.1), name='C1' ) # (D1 x 1)
W1_hist = tf.histogram_summary("W1", W1)
S1_scalar_summary = tf.scalar_summary("S1", S1)
C1_hist = tf.histogram_summary("C1", C1)
W1_hist = tf.histogram_summary("W1", W1). У ній написано гістограму, як я ще вважаю, що я б її назвав? Я не знаю, чому вони називали б його гістограмою, коли це щось інше.
