如何对张力板的可学习参数进行分组?

在tensorflow中,我通常以以下方式构造可学习的参数:

learnable_weights = {
  'w1': tf.get_variable(...),
  ...
  'wn': tf.get_variable(...),
} 

learnable_biases = {
  'bc1': tf.get_variable(...),
  ...
  'bd3': tf.get_variable(...)
}

我最近开始遇到的问题是拥挤的tensorboard图,我在辅助节点中有很多权重(这是一个大图的一部分,这些节点的数量要大得多):

tf.name_scope . 像这样:

with tf.name_scope('learnable_params'):
  learnable_weights = {...}
  learnable_biases = {...}

有什么理由或更好的建议如何分组可学习的参数,使他们不会混乱的张力板?