VGG19 网络池化层张量形状计算与 TensorBoard 可视化

VGG19 网络池化层张量形状计算与 TensorBoard 可视化

本文将详细计算 VGG19 网络在单批次输入大小为 (224, 224, 3) 的情况下，经过每一个池化层后的张量形状大小。同时，通过使用 TensorBoard 工具，对 VGG19 网络进行可视化，查看网络结构和详细信息，验证前面的计算结果。

池化层张量形状计算

经过每一个池化层后的张量形状大小如下：

1. 输入层： (224, 224, 3)
2. Block1_conv1： (224, 224, 64)
3. Block1_conv2： (224, 224, 64)
4. Block1_pool： (112, 112, 64)
5. Block2_conv1： (112, 112, 128)
6. Block2_conv2： (112, 112, 128)
7. Block2_pool： (56, 56, 128)
8. Block3_conv1： (56, 56, 256)
9. Block3_conv2： (56, 56, 256)
10. Block3_conv3： (56, 56, 256)
11. Block3_conv4： (56, 56, 256)
12. Block3_pool： (28, 28, 256)
13. Block4_conv1： (28, 28, 512)
14. Block4_conv2： (28, 28, 512)
15. Block4_conv3： (28, 28, 512)
16. Block4_conv4： (28, 28, 512)
17. Block4_pool： (14, 14, 512)
18. Block5_conv1： (14, 14, 512)
19. Block5_conv2： (14, 14, 512)
20. Block5_conv3： (14, 14, 512)
21. Block5_conv4： (14, 14, 512)
22. Block5_pool： (7, 7, 512)

使用 TensorBoard 可视化 VGG19 网络

为了验证上述计算结果，并更直观地了解 VGG19 网络结构，可以使用 TensorBoard 工具进行可视化。

步骤

1. 在代码中引入 TensorFlow 和 TensorBoard 库

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.utils import plot_model

2. 构建模型

model = tf.keras.applications.vgg19.VGG19(include_top=True, weights=None, input_tensor=None, input_shape=(224, 224, 3), pooling=None, classes=1000)

3. 使用 plot_model 函数将模型可视化并保存为图片

plot_model(model, to_file='VGG19.png', show_shapes=True)

4. 运行 TensorBoard 并指定日志目录

tensorboard --logdir=path/to/log/directory

5. 在浏览器中打开 TensorBoard 可视化页面，查看模型结构和详细信息

http://localhost:6006/

通过 TensorBoard 可视化界面，可以清晰地观察到 VGG19 网络的每一层结构，包括池化层的输入输出形状，以及网络中所有参数和计算信息。这可以帮助我们验证前面计算的池化层张量形状是否正确，并对网络结构有一个更深入的了解。