CS 20SI: Tensorflow for Deep Learning Research

28：karino2：2017/05/23(火) 14:56:45: vgg_model_sols.pyの方に答えが書いてあるのか。
自分の結果と比べるとスコープとかを使っているね。
ふむ、以後真似しよう。
29：karino2：2017/05/23(火) 16:21:04: 答えをチラ見しつつcreate_summaryまでは順調に来た所で、summaryってなんぞ？と手が止まる。

Managing experiments and process dataの所のスライドにありそうだな。
30：karino2：2017/05/23(火) 16:21:56: 後半はほとんど写経になってしまったが、一応一通り理解はした。
さて、このまま実行すればいいのだろうけど、やっぱりnotebookで実行したいので移していくかなぁ。
31：karino2：2017/05/23(火) 17:33:32: notebookで一通り動かしてみた。
10分くらいかかったかもしれないが、まぁこの位ならCPUでいいか、という所。

いろいろ触って大分経験値は上がったな。よしよし。
32：karino2：2017/05/23(火) 21:56:24: さて、中をちゃんと追っておこう。
vgg_model.pyのload_vggでは、vgg_layersにモデルのパラメータを読み込み、この値をconstとして、同じ作りのネットワークを作っている。

次にlossの方を見ると、なんだか分からず我らが実装させられたのは、特定のレイヤーのアウトプットである事がわかる。
スタイルっぽいレイヤの値を、STYLE_LAYERSに入ってる名前のレイヤーの中間出力とみなす。
コンテント自身はconv4_2の中間出力をそれとみる。

さて、中間層の値は三回predictを実行する事で得る。

1. input_image
2. style_image
3. generated_image （これはN回）

1の中間層の値と2の中間層の値にいい感じに一致するようにgenerated_imageをいじっていく。
これはAdamOpmizerで更新される（！！！）

こんな感じか。

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