Python 是否有可能以某种方式隐藏张力板图上的中间张量？

我编写了tensorflow图来拟合原始数据和重建数据之间的旋转角度。我尝试对张量和命名范围使用详细的名称

然而，图表是完全不直观的：

这可能是因为公式中的所有中间张量都被描述为图中的显式节点

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是否有可能以某种方式隐藏中间节点或未命名节点？

获得一个漂亮且可理解的tensorboard图的诀窍是使用范围声明。他们把东西聚集在一起，把细胞折叠在一起，直到双击

将您的优化器放在范围优化器下，它将汇集您的优化器支持连接：

with tf.variable_scope("optimizer"):
    opt = SGD(lr=0.2, nesterov=True, decay=1e-7, momentum=0.9)

在mode.fit命令周围放置另一个范围，以将渐变传播链接拉到一起：

with tf.variable_scope("training"):
    model.fit_generator(generator, epochs=nb_epoch)

仅这些步骤就可以真正清理模型。然后对重复单元和任何损失计算做同样的事情。一些很好的例子

以这种方式使用范围，我所有的张力板图看起来都像是架构的展示图片，人们可以双击任何东西来深入细节