Graph 在tensorboard中获取不需要的和重复的块，但不在model.summary（）中

我正在使用CNN架构，并在两者之间添加更多的层，创建一个新模型。通过在这个新模型上使用model.summary（），我看到所有东西都很好地对齐，但在tensorboard中，我看到重复的块与新块连接在一起。这是一种与旧网络块并行绘制的新网络，以及它们之间的一些连接

我使用tensorboard=tensorboard（）表示keras中的tensorboard

请说明为什么我看到这些连接和旧的网络块与新的模型块并行，但另一方面model.summary（）看起来很好

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我正在努力理解，所以这方面的任何细节都会有所帮助

我也遇到过类似的问题。
主要原因是，每当创建模型时，每个层都会有一个新名称。例如：如果模型有两个二维卷积层，后跟一个密集层。第一次创建模型并执行

model.Summary（）

，将产生以下图层名称：

• conv2d_1
• conv2d_2
• 稠密的

在重新执行相同代码时，生成：

• conv2d_3
• conv2d_4
• 稠密二氧化铀

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同时，Tensor board使用的日志被覆盖。因此，将出现具有不同名称的层的平行块

我也遇到过类似的问题。
主要原因是，每当创建模型时，每个层都会有一个新名称。例如：如果模型有两个二维卷积层，后跟一个密集层。第一次创建模型并执行

model.Summary（）

，将产生以下图层名称：

• conv2d_1
• conv2d_2
• 稠密的

在重新执行相同代码时，生成：

• conv2d_3
• conv2d_4
• 稠密二氧化铀

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同时，Tensor board使用的日志被覆盖。因此，将出现具有不同名称的层的平行块

在我的例子中，我正在使用CNN架构，并将其分层并创建一个新模型。正因为如此，我看到了新的层以及这个特定的体系结构层。当我试图通过复制列表中的层来使用这些层时，架构中的旧层会以某种方式与新层连接起来。另一方面，我的model.summary（）看起来是正确的。我应该信任model.summary（）还是tensorboard输出。请提供建议。相信模型。摘要（）谢谢。我还能够用一些外部工具来验证它。在我的例子中，我正在使用CNN架构，并将其分层并创建一个新模型。正因为如此，我看到了新的层以及这个特定的体系结构层。当我试图通过复制列表中的层来使用这些层时，架构中的旧层会以某种方式与新层连接起来。另一方面，我的model.summary（）看起来是正确的。我应该信任model.summary（）还是tensorboard输出。请提供建议。相信模型。摘要（）谢谢。我还能够用一些外部工具验证它。