'tensorboard' 第46页

Tensorflow的可视化工具Tensorboard的使用——标量（scalar）的使用

从明天起，做一个幸福的人喂马、劈柴，周游世界从明天起，关心粮食和蔬菜我有一所房子，面朝大海，春暖花开--------致海子没有海子的浪漫，但有同样的情怀，祝福每一个人，愿意分享自己的学习成果。海子的明天，彼岸，我的今天，当下。今天分享对scalar的学习成果。scalar是用来显示accuracy，crossentropy，dropout等标量变化趋势的函数。通过scalar可以看到这些量随着训练

自律者自由·2020-06-29 18:58

深度学习可视化之Tensorboard

image.png一、什么是tensorboard让tensor可视化地flow起来。（来来来，让tensor先flow一会。）

StarsOcean·2020-06-29 14:48

tensorboard生成的网址打不开的解决方法

按照某教程学习使用tensorboard时代码：importtensorflowastfdefadd_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=

ying______·2020-06-29 12:48

BigDL Programming Guide

TensorTableModuleCreatemodulesConstructcomplexnetworksBuildneuralnetworkmodelsCriterionTransformerSampleandMiniBatchEngineOptimizerValidatorModelPersistLoggingVisualizationviaTensorBoardTenso

小博天蝎·2020-06-29 11:22

通过端口映射在本地访问服务器（docker容器）上的tensorboard可视化结果

很多时候我们使用的训练资源是学校或公司的服务器，这些服务器往往没有给使用者提供图形界面，我们通过ssh访问，此时要想使用tensorboard来可视化我们的训练过程就比较麻烦了。

球场恶汉·2020-06-29 11:05

深度学习可视化工具——Tensorboard绘制损失和精度曲线

安装tensorboard：Cmd命令：pipinstalltensorboardX在训练中导入：fromtensorboardXimportSummaryWriter在程序中调用：writer=SummaryWriter

羽衣寒·2020-06-29 10:48

pytorch高级库pytorch-ignite

同样也支持可视化TensorboardX安装这里用清华源安装，一般用pi

CreateBig·2020-06-29 07:49

【深度学习-4】TensorFlow基础（三）：Graph，name scopes, TensorBoard

Graph在前面的文章中，我们学会了如何在TensorFlow（TF）中创建Tensor，Variable和Operation来组成一个graph，以及如何利用Session运行一个graph。但是这个graph对象究竟是在什么时候创建的？我们能否同时创建多个graph呢？要回答这个问题，我们首先要了解在默认的情况下，TF是如何创建graph的。TF在library加载以后，会自动创建一个Grap

Rapp·2020-06-29 06:32

TensorFlow实践（9）——普通BP神经网络

）前言（二）问题描述（三）BP神经网络的TensorFlow实现（1）模型参数设置（2）输入数据（3）构建模型（4）定义损失函数（5）选择优化器及定义训练操作（6）创建会话进行训练（7）完整代码（四）Tensorboard

Friedrich Yuan·2020-06-29 05:56

BP神经网络之手写数据识别（python-tensorflow）

BP神经网络之手写数据识别（python-tensorflow）介绍数据加载与获取创建模型训练模型预测补充记录耗时保存模型TensorBoard全代码介绍这是一个基于Python的tensorflow的

weixin_42353399·2020-06-29 04:36

利用生成对抗网络保护通信（learning to Protect Communications with Adversarial Neural Cryptography）附代码

这篇博客介绍的知识能够用到我前两篇博客的知识，如果对对抗生成网络GAN和tensorboard可视化不了解的，请移步，内含代码生成对抗网络GAN---生成mnist手写数字图像示例tensorflow的可视化工具

陶将·2020-06-29 03:23

TensorFlow2——Eager execution

文章目录计算梯度训练模型变量和优化器Summaries和TensorBoard参考资料TensorFlow的即刻执行（Eagerexecution）是一个命令式的编程环境，它可以立即评估操作，而不必构建图

Jacob Jiang·2020-06-29 03:33

Tensorflow(2):如何打开tensorboard的详细步骤（windows下）

Tensorboard可以有效地展示Tensorflow在运行过程中的计算图、各种指标随着时间的变化趋势以及训练中使用到的图像等信息。启动Tensorboard:“=”后面直接跟上文件所在的地址。

Magic--Rain·2020-06-29 02:51

TensorFlow2.0学习笔记——回调函数callbacks

2.tf.keras.callbacks官网地址点击此处2.1TensorBoard官网地址点击此处源码点击此处Tensorboard是TensorFlow内置的可视化工具，记录TensorBoard中的事件

Potato_Shy·2020-06-29 01:00

使用Tensorboard的奇怪报错解决

(tf2-gpu)PSD:\11_Graduation_Project\04_code\Experiment01>tensorboard--logdirlogs/fitTraceback(mostrecentcalllast

猴毛与叫喊·2020-06-29 00:45

TensorBoard可视化

这里我们主要介绍了tensorboard可视化工具的管理，还有一些程序的代码，能够帮助我们很好的理解数据，辅助我们优化这里的程序。

weixin_40532940·2020-06-28 23:47

[深度学习]CNN训练MNIST数据集及tensorboard详解

MNIST数据集:MNIST数据集包含6万训练图片和1万张测试图片.TensorFlow:简单CNN训练MNIST:importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True)batch_siz

chaowu1993·2020-06-28 23:26

pytorch中使用tensorboard绘制Accuracy/Loss曲线（train和test显示在同一幅图中）

因为tensorboard可以在同一幅图中显示不同文件夹下的曲线，所以将train和test分别存到不同的文件夹里就可以在同一副图中展示，简要记录代码。

陈正长·2020-06-28 23:09

tensorflow6---tensorboard可视化简易教程（一看就懂！）

tensorboard可视化张量（节点）、图结构、监控变量，tensorflow版本1.4importtensorflowastfinput1=tf.constant([1.0,2.0,3.0],name

Nemo555·2020-06-28 23:29

Tensorboard 使用及报错解决

1.报错tensorboard:error:unrecognizedarguments:D:\Project\Tensorflow_models\BP_Project\dataset\results出错的原因是没有切换到

datamonday·2020-06-28 22:29

解决Tensorboard端口被占用

报错信息：E122006:55:50.868322MainThreadprogram.py:267]TensorBoardattemptedtobindtoport6006,butitwasalreadyinuseE122006

ITMessager·2020-06-28 21:21

TENSORFLOW新版本运行老版本代码报错解决(tensorboard) 2017.10最新版本

我运行时一般使用pycharm，他会告诉你summary下什么什么。。。1.tf.merge_all_summaries()改为：summary_op=tf.summaries.merge_all()已经不再适用更改为：tf.summary.merge_all()2.tf.train.SummaryWriter改为：tf.summary.FileWriter()3.sess.run(tf.init

谛听先生和橘子小姐·2020-06-28 21:38

[Python深度学习]（六）高级的深度学习最佳实践

第7章高级的深度学习最佳实践Keras函数式API使用Keras回调函数使用Tensorboard可视化工具开发最先进模型的重要实践7.1不用Sequential模型的解决方案：Keras函数式API之前

gdtop818·2020-06-28 20:30

使用conda安装pydot及其遇到的问题解决方案

通过使用keras.utils.plot_model函数，可以更加直观的看到模型所构成的层组，而不再需要使用TensorBoard去实现模型可视化。

weixin_34021089·2020-06-28 09:50

Docker 运行Tensorboard 和 jupyter的正确方法

Docker运行Tensorboard和jupyter的正确方法网上找了很多方法都是jupyter运行正常但不知道如何打开Tensorboard。折腾了很久，实验很多中方法最终找到了一个正确的方式。

weixin_33831196·2020-06-28 06:31

详解 TensorBoard－如何调参（转）

详解TensorBoard－如何调参（转）不会停的蜗牛0.42017.05.1211:58*字数2555什么是TensorBoardTensorBoard是TensorFlow上一个非常酷的功能，我们都知道神经网络很多时候就像是个黑盒子

weixin_30817749·2020-06-28 01:03

tensorflow框架学习（十）—— tensorboard的LSTM

这里不介绍RNN与RNN的特殊情形LSTM，因为内容过多。一、相关函数介绍1、创建Cell：tf.nn.rnn_cell.BasicRNNCell(num_units)num_units：创建的神经元个数。2、创建由RNNCellcell指定的递归神经网络，执行inputs的完全动态展开（即对单个Cell执行动态展开）：tf.nn.dynamic_rnn(cell,inputs,sequence_

weixin_30443895·2020-06-27 19:35

TensorBoard 简介及使用流程

一、TensorBoard简介及使用流程1、TensoBoard简介TensorBoard和TensorFLow程序跑在不同的进程中，TensorBoard会自动读取最新的TensorFlow日志文件，

Lee_lv·2020-06-27 14:17

Tensorboard的使用之---命令版+jupyter-tensorboard版

此博客主要为记录解决：“Nodashboardsareactiveforthecurrentdataset”的问题说白了核心问题是出在：生成tensorboard的event文件目录没有使用正确参考文章

water_style·2020-06-27 14:59

【pytorch】pytorch 1.2中tensorboard无法显示graph解决办法

背景这两天使用pytorch1.2.0版本自带的tensorboard,却发现无法显示出模型的graph,无论是官网的教程还是网上的示例还是自己写的例子,均不成功.出现情况如下:我的环境:Python3.7pytorch1.2.0torchvision0.4.0tensorboard1.14

One__Way·2020-06-27 13:03

pytorch ImportError: TensorBoard logging requires TensorBoard with Python summary writer installed

今天想要试验在pytorch上运行tensorboard时发现报错如下:Traceback(mostrecentcalllast):File"/home/..

One__Way·2020-06-27 13:32

【Python数据处理】读取event文件导出的excel数据并作平滑处理（类似tensorboard的smoothing效果）

【Python数据处理】批量导出深度学习网络训练生成的event格式文件中的数据到同一excel表的不同sheet上一篇blog已经把训练生成的event数据导入到excel中去，（笔者生成的event格式文件是训练深度学习网络生成的文件数据）接下来我们就要根据这些数据来绘图。首先要读取excel中的数据。读取excel数据这里笔者尝试了两种读取excel数据的方式，推荐使用pandas包，因为该

EdenGabriel·2020-06-27 11:32

TensorFlow 学习指南：深度学习系统构建详解

从TensorFlow中的一些基本示例开始，深入探讨诸如神经网络体系结构、TensorBoard可视化、TensorFlow抽象库和多线程输入管道等主题。

GitChat的博客·2020-06-27 11:25

Pytorch可视化工具tensorboardX（安装不踩坑，已修改）

Pytorch也能用的tensorboard啦，虽然Pytorch还有visdom可视工具，但是对于从tensorflow转来或者双修党来说，还是tensorboard用起来习惯点咯。

Learn2Learn·2020-06-27 10:07

tensorflow通过模型文件，使用tensorboard查看其模型图Graph

Google提供了一个工具，TensorBoard，它能以图表的方式分析你在训练过程中汇总的各种数据，其中包括Graph结构。

慕思侣·2020-06-27 08:17

【Tensorflow】tensorboard log并排显示、同一窗口显示不同loss

这是两个很简单（超级简单，我都不想写），但是用起来很舒服的技巧；log并排显示首先是信息并排显示，现在的深度学习通常有很多个信息需要同时展示；以loss为例，如果下面这样写，那么屏幕一次能看到的loss有限（当然了，你是竖屏我就没话说了）。代码importtensorflowastfloss1=tf.random.normal(shape=[1],name="loss1")#随机值模拟lo

不用先生·2020-06-27 08:01

运行Tensorboard 1.13.1 时报错：OSError:[Errno 22] Invalid argument

Bill.Z·2020-06-27 06:51

【深度学习】用tensorflow搭建自己的神经网络

【深度学习】用tensorflow搭建自己的神经网络1.创建一个神经网络层2.运用神经网络层搭建完整神经网络3.显示训练过程4.tensorboard展示神经网络图之前已经讲过了神经网络的基本知识：【机器学习

大姨妈V·2020-06-27 04:56

【tensorflow】Tensorboard的安装及使用

Tensorboard的安装及使用,包含以下内容：1.tensorboard简介2.tensorboard安装3.tensorboard使用另外，Tensorboard的详细介绍请参见：https://

大姨妈V·2020-06-27 04:56

tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO)

比如可以在tensorboard中看训练过程的loss，acc的变化情况。比如在程序的开

Kun Li·2020-06-27 03:56

keras 使用tensorboard记录训练日志与结果

1.每个epoch结束记录只需要在fit的时候加上callbacks=[TensorBoard(log_dir='./tmp/log')]这一句就可以将运行的结果记录下来了。

好运吉祥·2020-06-27 01:08

tensorboard在浏览器中打开问题

问题描述：在命令行切入到logs文件所在的盘后，输入tensorboard--logdir=D:\PycharmProjects\learn_tf\logs，出现如下命令：D:\>tensorboard

呤叮·2020-06-27 00:37

2_用keras训练一个神经网络及不同优化和初始化对性能的影响分析

TestsplitDataPreprocessPreprocessthetargetdata用keras搭建FeedforwardNeuralNetwork使用keras高级api构建模型查看训练结果使用Tensorboard

牛andmore牛·2020-06-27 00:26

tensorflow2 tensorboard可视化使用

tensorflow2自带tensorboard，所以不必再自行安装tensorboard。

蓉城视觉小菜鸟·2020-06-26 22:35

18.1:tensorflow分类模型mobilenetv2训练(数据增强,保存模型,衰减学习率,tensorboard)，预测图像(单张,批量预测)，导出为pb完整示例

除此之外，他还想加一些其他功能，如怎么动态调节学习率，怎么使用tensorboard查看l

ming.zhang·2020-06-26 22:04

Tensorflow的可视化工具Tensorboard

安装Tensorflow后自带Tensorboard工具演示代码如下，运行后在.

loveit·2020-06-26 17:15

【深度学习入门项目】MNIST

Demo：https://www.w3cschool.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-vj8528sp.html1、源码基于官方Demo增加注释和个人理解，增加tensorboard