Hace poco estuve corriendo y aprendiendo flujo tensorial y me salieron unos histogramas que no supe interpretar. Normalmente pienso en la altura de las barras como la frecuencia (o frecuencia relativa/cuentas). Sin embargo, el hecho de que no hay barras como en un histograma habitual y el hecho de que las cosas están sombreadas me confunde. también parece que hay muchas líneas / alturas a la vez?
¿Alguien sabe cómo interpretar los siguientes gráficos (y tal vez proporcionar un buen consejo que puede ayudar en general a la lectura de histogramas en tensorflow):
tal vez algunas otras cosas que son interesantes para discutir es, si las variables originales eran vectores o matrices o tensores, entonces ¿qué es tensorflow mostrando de hecho, como un histograma para cada coordenada? Además, tal vez hacer referencia a cómo obtener esta información para que la gente autosuficiente sería bueno porque he tenido algunas dificultades para encontrar cosas útiles en los documentos en este momento. Tal vez algunos tutoriales ejemplo, etc? Tal vez algunos consejos sobre la manipulación de ellos sería bueno también.
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)
