Recientemente estaba corriendo y aprendiendo el flujo del tensor y obtuve algunos histogramas que no sabía cómo interpretar. Por lo general, pienso en la altura de las barras como la frecuencia (o frecuencia / recuento relativo). Sin embargo, el hecho de que no haya barras como en un histograma habitual y el hecho de que las cosas estén sombreadas me confunde. ¿También parece haber muchas líneas / alturas a la vez?
¿Alguien sabe cómo interpretar los siguientes gráficos (y tal vez proporcionar buenos consejos que pueden ayudar en general a leer histogramas en flujo de tensor):
quizás otras cosas que son interesantes para discutir es, si las variables originales eran vectores o matrices o tensores, entonces, ¿qué muestra el flujo de tensor de hecho, como un histograma para cada coordenada? Además, tal vez hacer referencia a cómo obtener esta información para que las personas sean autosuficientes sería bueno porque he tenido dificultades para encontrar cosas útiles en los documentos en este momento. Tal vez algunos tutoriales ejemplo, etc. Quizás algún consejo sobre manipularlos también sería bueno.
Como referencia, aquí un extracto del código que dio esto:
(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). Dice histograma, ¿cómo se supone que debo llamarlo? No sé por qué lo llamarían histograma cuando es otra cosa.
