'tensorboard'

tensorboard可视化无法打开的问题

有时使用tensorboard会无法打开，浏览器提示：拒绝了我们的连接请求。使用如下方法解决：查看自己的hosts文件。
沃特么.拆基.达柴机·2020-02-27 16:56

【简记】Tensorboard中的问题

tensorboard中遇到的问题，Linux和Windows平台下的问题使用tensorboard的命令：tensorboard--logdir=路径注意：logdir=路径，“路径”和“=”中间一定不能有空格
twinkling11·2020-02-27 06:46

keras调用tensorborad时报错 AttributeError : Model object has no attribute _get_distribution_strategy

时报错：AttributeError:'Model'objecthasnoattribute'_get_distribution_strategy'软件版本：python:3.7.4keras:2.3.1tensorboard
shenbo·2020-02-25 12:05

pytorch【迭代训练模块之可视化】三、TensorBoard使用（二）

（代码见lesson-22）一、add_image和make_grid这个函数可以可视化图像。注意尺度，如果输入的像素值全都是0-1，那么会乘255再显示。如果输入像素值在0-255，会直接显示。
米线织毛衣·2020-02-24 22:49

pytorch【迭代训练模块之可视化】一、TensorBoard可视化

（代码见lesson-20）一、TensorBoard简介安装tensorboard后，用网页打开会是一片空白，看了这个老哥说的解决办法，把tensorboard的版本调到2.0.2就好了。
米线织毛衣·2020-02-24 17:00

windows系统远程使用tensorboard：利用Xshell

1.下载安装Xshell软件是收费软件，可以找到破解版；2.打开Xshell依次点击，文件->属性->ssh->隧道->添加，进入如下截面：xshell建立服务器与本地的隧道.png3.按照图片中红色方框填写源主机:127.0.0.1(或着localhost）倾听端口:6006(表示把目标主机的目标端口转发到本地的侦听端口6006)目标主机:填写服务器的ip目标端口:60064.ssh登录服务器s
无畏绽放·2020-02-24 17:49

pytorch使用tensorboardX进行loss可视化实例

最近pytorch出了visdom，也没有怎么去研究它，主要是觉得tensorboardX已经够用，而且用起来也十分的简单pipinstalltensorboardX然后在代码里导入fromtensorboardXimportSummaryWriter
YongjieShi·2020-02-24 08:38

[精华]Tensorflow的可视化工具Tensorboard的初步使用

Tensorflow官方推出了可视化工具Tensorboard，可
听风1996·2020-02-24 05:37

Windows10 tensorboard

网上关于tensorboard的方法非常的多，但是大多数都是针对Linux或者Mac系统。Windows现在仅支持Python3.5.x版本，如果使用其他的Python版本可能会提示找不到包。
ettingshausen·2020-02-23 01:14

TensorBoard的使用

1.利用PyCharm创建TensorFlow程序（TensorFlow1.1.0)bogon:~onefish$python>>>importtensorflowastf>>>printtf.__version__1.1.0#encoding:utf-8importtensorflowastfimportnumpyasnpdefadd_layer(inputs,in_size,out_size,
灵魂函数·2020-02-22 21:15

Tensorflow问题集合

错误信息：InternalError(seeabovefortraceback):BlasSGEMMlaunchfailed可能原因：原因Tensorboard运行，导致Tensorflow无法启动运行
填坑组长·2020-02-22 13:04

tensorboard - 第二讲

前言tf.histogram_summary()方法,用来绘制图片,第一个参数是图表的名称,第二个参数是图表要记录的变量tf.summary.scalar('loss',loss)loss在SCALARS中显示tf.summary.merge_all()方法会对我们所有的summaries合并到一起importosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'impo
cb_guo·2020-02-22 03:00

Tensorboard提示ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。

今天跑完模型之后迫不及待地想看下tensorboard，兴冲冲在cmd中敲下tensorboard--logdir=‘log’时却发现报错ImportError:DLLloadfailed:找不到指定的模块
我讨厌你无心的微笑·2020-02-21 01:01

TF - tensorboard

1.rensorboard的网络结构首先定义命名空间，运行代码，生成log文件importtensorflowastffromtensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnistimportread_data_setsimportosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'mnist=read_data_set
请输入昵称leo·2020-02-19 22:33

NameError: name 'tensorboard' is not defined，Tensorboard在windows里无法启动问题

Fromtheerrormessage,itlookslikeyouareenteringthecommandtensorboardatthePythonshell.However,tensorboardisactuallythenameofaWindowsexecutableprogram
爱读书的李艳宾·2020-02-19 14:40

TensorBoard：可视化学习

为了便于理解，调试和优化TensorFlow程序，我们包含了一套名为TensorBoard的可视化工具。
zqyadam·2020-02-17 07:30

解决tensorboard多个events文件显示紊乱的问题

在使用tensorboard可视化网络参数时，当因多次训练产生多个events文件后，在tensorboard上显示会非常混乱，非常不易于观察。如下图所示，这张图只有两次实验的文件，已经比较混乱了。
shahuzi·2020-02-15 16:27

使用Tensorboard工具查看Loss损失率

在python程序中添加tensoboard一系列代码我就不一一写了。查找资料就可以找到很多这方面的内容。今天我主要是想说下，如何在cmd中录入命令，查看。环境：win10python开发环境：spyder(tensorflow)这个是从“Anaconda3”软件中下载的。准备条件是：必须激活TensorFlow。（TensorFlow）C：\User\Admn>这种状态算是激活了。切换到当前生成
糯诺诺米团·2020-02-15 16:26

Keras使用tensorboard显示训练过程的实例

但是为了能用tensorflow提供的tensorboard，因此建议仍基于tensorflow。
许三少·2020-02-15 16:55

利用Tensorboard绘制网络识别准确率和loss曲线实例

废话不多说，直接上代码看吧！importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data#载入数据集mnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot=True)#每个批次的大小和总共有多少个批次batch_size=100n_batch=mnist.tr
蓝色天空2014-09·2020-02-15 15:21

tensorboard显示空白的解决

ubuntu14.04+python3.4+chrome，在浏览器中查看tensorboard，发现出了graph，其他的数据都是空白。
mao_feng·2020-02-15 14:12

解决Tensorboard可视化错误:不显示数据 No scalar data was found

学习Tensorboard过程中，按照书本中操作，结果在浏览器中报错：Noscalardatawasfound.通过百度查询，自己琢磨，发现有个小问题觉得写出来供像我这样的菜鸟注意。
jianghu_jh·2020-02-15 11:16

tensorboard 可以显示graph,却不能显示scalar的解决方式

今天照着样例搞了下tensorboard，发现自己无法显示scalar，而graph却可以正常显示。
qq_31785005·2020-02-15 10:30

解决Tensorboard 不显示计算图graph的问题

问题：直接载入TensorBoard总是提示Nodashboardareactiveforcurrentdataset.根本不显示计算图。
豌豆ip代理·2020-02-15 10:36

基于TensorBoard中graph模块图结构分析

在上一篇文章中，我们介绍了如何使用源码对TensorBoard进行编译教程，没有定制需求的可以直接使用pip进行安装。
steveyg·2020-02-15 09:18

使用Bazel编译TensorBoard教程

1.TensorBoardTensorboard是一套用于查看和理解TensorFlow运行情况的工具，有时可能现有的功能并不能满足我们当前的需求，那么则需要我们对Tensorboard进行定制化开发，
steveyg·2020-02-15 09:00

TensorBoard 计算图的可视化实现

简介tensorflow配套的可视化工具,将你的计算图画出来.当训练一个巨大的网络的时候,计算图既复杂又令人困惑.TensorBoard提供了一系列的组件,可以看到learningrate的变化,看到objectivefunction
yichudu·2020-02-15 09:22

TensorBoard 计算图的查看方式

Tensorflow计算图的展示：1.设置生成计算图，运行程序会自动生成“logs”日志文件2.在Terminal下输入指令如果当前路径为程序日志路径（即“logs”所在路径），直接输入指令tensorboard
Kellybook·2020-02-15 09:25

使用回调函数及tensorboard实现网络训练实时监控

神经网络开发的一大特点是，一旦我们把大规模数据输入网络进行分析时，你的感觉就像抛出一只纸飞机，除了抛出那一刻你拥有控制力外，一旦离手，它怎么飞怎么飘就不再是你能控制得了。神经网络代码的运行就有这个特点，我们不能像平常程序那样设置断点，然后单步调试，一旦运行后，我们只能观察结果。令人郁闷的是，很多时候训练非常耗时，你跑完几个小时后突然发现代码中存在bug，于是你停下程序，修正后你又得等待好几个小时。
望月从良·2020-02-15 05:38

TensorFlow 学习笔记（一）——分类模型

keras——classificationmodelkeras创建NN分类模型对fashionmnist数据集分类数据集归一化callbacks使用（tensorboard）batchnormalization
七月七叶·2020-02-14 17:05

tensorboard

1.tensorboard可视化数据流图：Mnistsoftmax模型数据流图image.png展开softmax_layer：image.png实现代码：batch_size=200n_batch=mnist.train.num_examples
彩虹人DD·2020-02-14 00:50

关于tensorboard无法可视化的问题的解决方法

我的环境:win10+python3.7.2+anaconda3+tensorflow1.15(cpu)+tensorboard1.151:问题:cmd输入tensorboard--logdir=D:\
Leisureconfused·2020-02-11 21:28

TensorFLow 变量命名空间实例

比如在tensorboard中，因为引入了name_scope，我们的Graph看起来才井然有序。
man_world·2020-02-11 14:37

Pytorch Tensorboard No dashboards are active for the current data set 解决方案

根据官网教程《VISUALIZINGMODELS,DATA,ANDTRAININGWITHTENSORBOARD》，进行到WritingtoTensorBoard部分。
某C姓工程师傅·2020-02-10 15:28

2019-07-19

#MXBoard使用初探---##MXBoard安装1.以pip方式安装MXBoard```pipinstallmxboard```2.MXBoard依赖于TensorBoard，所以还需要安装TensorBoard
funsimple·2020-02-10 11:17

TensorFlow深度学习笔记 Tensorboard入门

转载请注明作者：梦里风林Github工程地址：https://github.com/ahangchen/GDLnotes欢迎star，有问题可以到Issue区讨论官方教程：https://www.tensorflow.org/versions/master/how_tos/graph_viz/index.htmlTensorFlow自带的一个强大的可视化工具功能这是TensorFlow在MNIST
梦里茶·2020-02-10 09:17

TensorBoard的使用

TensorBoard：TensorFlow的可视化工具•通过TensorFlow程序运行过程中输出的日志文件可视化TensorFlow程序的运行状态•TensorBoard和TensorFlow程序跑在不同的进程中在
Pam_sh·2020-02-08 16:00

pytorch 中使用 tensorboard，常用 demo

一、代码demoimporttorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnpfromtensorboardXimportSummaryWriterinput_size=1output_size
蓝天白云bubble·2020-02-08 00:34

Tensorflow编程实践

初始入门级程序：TensorBoard输出结果：更多例子：参考《IntroductionToTensorFlow:AnOpenSourceSoftwareLibraryforMachineIntelligence
distTriumph·2020-02-07 12:38

Tensorflow之TensorBoard的使用

前言这是对TensorBoard的简单使用。简介Tensorboard是一个web应用程序套件，用于检查tensorflow程序的运行情况。可以直观了解训练情况。使用使用summaryop。
skullfang·2020-02-05 19:31

TensorFlow实现线性回归

划分了数据集、模型、损失函数以及优化器这几个作用域，方便在TensorBoard上观察。
囧书·2020-02-05 09:13

二月四号博客

今天是学习深度学习的第二天1，大概了解了一遍TensorFlow的框架TensorFlow的整体结构-数据流图（图，会话），图，会话，张量，变量，操作以及Tensorboard的可视化2，图的相关操作默认图
余鱼瑜渔·2020-02-04 23:00

对Tensorflow中tensorboard日志的生成与显示详解

TensorBoard是TensorFlow下的一个可视化的工具，能够帮助我们在训练大规模神经网络过程中出现的复杂且不好理解的运算。TensorBoard能展示你训练过程中绘制的图像、网络结构等。
hnwolfs·2020-02-04 10:55

TensorFlow命名空间和TensorBoard图节点实例

一，命名空间函数tf.variable_scopetf.name_scope先以下面的代码说明两者的区别#命名空间管理函数'''说明tf.variable_scope和tf.name_scope的区别'''defmanage_namespace():withtf.variable_scope("foo"):#在命名空间foo下获取变量"bar"，于是得到的变量名称为"foo/bar"。a=tf.g
legend_hua·2020-01-23 17:04

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

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·2020-01-23 17:13

tensorboard实现同时显示训练曲线和测试曲线

在做网络训练实验时，有时需要同时将训练曲线和测试曲线一起显示，便于观察网络训练效果。经过很多次踩坑后，终于解决了。具体的方法是：设置两个writer，一个用于写训练的数据，一个用于写测试数据，并且这两个writer分别存在train和test路径中，注意测试的writer不能加sess.graph如下代码所示。...train_log_dir='logs/train/'test_log_dir='
shahuzi·2020-01-21 15:55

使用tensorboard可视化loss和acc的实例

1.用try...except...避免因版本不同出现导入错误问题try:image_summary=tf.image_summaryscalar_summary=tf.scalar_summaryhistogram_summary=tf.histogram_summarymerge_summary=tf.merge_summarySummaryWriter=tf.train.SummaryWri
正在努力学习的大金·2020-01-21 15:31

《简单粗暴TensorFlow2.0》—学习笔记

信息论机器学习中交叉熵的应用卷积神经网络（CNN）循环神经网络（RNN）深度强化学习（DRL）KerasPipeline*自定义层、损失函数和评估指标*TensorFlow常用模块tf.train.Checkpoint：变量的保存与恢复TensorBoard
studyeboy·2020-01-15 17:56

PyTorch深度学习训练可视化工具visdom

除了Torch版本的TensorBoard工具TensorBoardX之外，Torch官方也提供了一款非常好用的可视化神器——visdom。
文文学霸·2020-01-11 12:13

Tensorflow Summary用法学习笔记

其中tensorboard作为一款可视化神器，可以说是学习tensorflow时模型训练以及参数可视化的法宝。
love小酒窝·2020-01-10 10:01
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