Tensorboard的行为特征图分析与可视化工具开发

前言

在构建孪生卷积神经网络的过程中，在实现过程中首先要验证了参数共享性，并对生成的特征图进行了可视化展示。考虑到卷积层输出的特征图通道数量较大，在实际应用中可能无法直接满足Tensorboard显示的需求（主要考虑1、3或4个通道的情况），因此将所有输出重塑为单通道以适应显示要求。未采用tf.reshape()函数的原因在于发现该方法存在不足，并最终选择了手动拼接的方式完成重塑过程以获得预期效果

效果

代码提示

主要涉及最后两个函数。一个是添加TensorBoard功能；另一个是对特征图进行重塑操作。整个思路非常简单：如果觉得特征图太小了，则可以选择每次选取特征图的一半进行重塑操作。参考代码中的注释部分即可清晰理解具体实现细节！

代码

    # coding=utf-8
    
    """孪生卷积神经网络"""