Tensorboard。复制的图节点：一个未与占位符连接，另一个与已连接

Question

我正在尝试在TensorBoard上可视化我的模型图。我正在使用Keras 2.1.5和tensorflow-gpu 1.13.1。我的模型是卷积层的连接，最后是自定义层的连接，在其中使用张量进行一些操作。一切工作正常，尽管我在自定义层的最后和开始时定义了一些打印，然后在我只调用一次代码时检查Python是否输入了两次代码。

我正在进行一些培训，并在TensorBoard上检查模型图，然后发现我在网上的其他示例中未曾看到的内容：

Graph of custom layer

我的自定义层（trans2img）有一个连通图，另一个未连通并且以空占位符作为输入。我不明白原因。

这是一个简单的示例，作为我的代码：

def custom_layer(inputs):
    with tf.name_scope('trans2img'):
        a = inputs[0]
        def some_operation(a):
            with tf.name_scope('op1'):
                b = 2*a
                return b
        def some_other_op(b, c):
            with tf.name_scope('op2'):
                d = b/c
                return d

        b = some_operation(a)
        d = some_other_op(b, inputs[1])
        return d

此后，在我的网络定义文件中，将此自定义层加载为from custom_layer import custom_layer，然后将其用作Lambda层：

net = Lambda(custom_layer)[branch1, branch2]

我不知道是否是因为我在custom_layer中定义内部操作的方式或调用它们的方式。我想知道如何解释我得到的第二个未连接图，以及它是否表明代码无效。任何线索和帮助，我将不胜感激。

Answer 1

当您使用多个tf范围时，会发生此问题。

对于每个范围，它都会使用“ op_ {integer}”创建一个新的op。

您需要使用“ absolute_name_scope（scope）”来解决您的问题。

请参阅下面的链接以了解如何使用它。

https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/9545

https://github.com/tensorflow/tensorflow/pull/23250/commits/1169eaca048b660905fc5776e617cc824a19b125