আমি সম্প্রতি চালাচ্ছি এবং সেন্সর প্রবাহ শিখছিলাম এবং কয়েকটি হিস্টোগ্রাম পেয়েছিলাম যা আমি কীভাবে ব্যাখ্যা করতে জানি না। সাধারণত আমি বারগুলির উচ্চতাটিকে ফ্রিকোয়েন্সি (বা আপেক্ষিক ফ্রিকোয়েন্সি / গণনা) হিসাবে মনে করি। তবে, সাধারণ হিস্টোগ্রামের মতো বার নেই বলে এবং বিষয়গুলি ছায়া গোছানো আমাকে বিভ্রান্ত করে। একই সাথে অনেকগুলি লাইন / উচ্চতাও আছে বলে মনে হচ্ছে?
কেউ কি নীচের গ্রাফগুলি ব্যাখ্যা করতে জানেন (এবং সম্ভবত ভাল পরামর্শ প্রদান করতে পারেন যা টেনস্রোফ্লোতে হিস্টোগ্রামগুলি পড়তে সাধারণভাবে সহায়তা করতে পারে):
হতে পারে কিছু অন্যান্য বিষয় যা আলোচনা করার জন্য আকর্ষণীয় তা হ'ল, যদি আসল ভেরিয়েবলগুলি ভেক্টর বা ম্যাট্রিক বা টেনারগুলি ছিল, তবে প্রতিটি স্থানাঙ্কের জন্য হিস্টোগ্রামের মতো টেনসরফ্লো আসলে কী দেখাচ্ছে? এছাড়াও, লোকেদের স্বাবলম্বী করার জন্য এই তথ্যটি কীভাবে পাবেন তা উল্লেখ করা ভাল হবে কারণ ডক্সগুলিতে এই মুহূর্তে দরকারী বিষয়গুলি খুঁজে পাওয়া আমার বেশ কিছু কষ্টসাধ্য ছিল। হয়তো কিছু টিউটোরিয়াল উদাহরণ? তাদের হেরফের সম্পর্কে কিছু পরামর্শ খুব ভাল হবে।
একটি রেফারেন্স হিসাবে, এখানে কোডটি দিয়েছেন যে এটি দিয়েছে:
(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)। এটি হিস্টোগ্রাম বলে, আমি আর এটি কল করার জন্য অনুমান করি কি? আমি জানিনা কেন তারা এটিকে হিস্টগ্রাম বলে যখন এটি অন্য কিছু হয়।
