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TensorFlow从0到1 - 17 - Step By Step上手TensorBoard

TensorFlow从0到1系列回顾上一篇16L2正则化对抗“过拟合”提到，为了检测训练过程中发生的过拟合，需要记录每次迭代（甚至每次step）模型在训练集和验证集上的识别精度。其实，为了能更好的调试和优化TensorFlow程序，日志（logging）和监测（monitoring）需求远不止“识别精度”。在训练过程中不断变化的“损失”、“更新速率”（step/sec）甚至“概率分布”等信息，都是

黑猿大叔·2020-01-08 11:20

Tensorflow基础(一)

现在人工智能越来越火，也有很多的框架供大家选择，为什么推荐大家选tensorflow呢（因为他有一个很强的“亲爹”--Google），tensorflow的python接口，高移植性，灵活性，还有可视化（tensorboard

CMHAILANQIU·2020-01-07 08:50

常用命令以及链接记录

常用命令以及链接清华源链接-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple查看显卡占用watch-n1nvidia-smi监听服务器端口tensorboard:ssh-L12345

暳花season·2020-01-06 15:00

tensorboard

远程在服务器上跑程序之后，在本地查看tensorboard1.在服务器上跑完，tensorflow的程序之后。在服务器的命令行，先转到tensorboard所在的目录。

芸思·2020-01-06 02:48

Tensorflow.TensorBoard.2.MNIST

参考内容：非常详细的TensorBoard基本解释及使用简介TensorFlow学习笔记（6）：TensorBoard之Embeddings【Python|TensorBoard】用PCA可视化MNIST

小异_Summer·2020-01-05 14:35

学习笔记CB013: TensorFlow、TensorBoard、seq2seq

tensorflow基于图结构深度学习框架，内部通过session实现图和计算内核交互。tensorflow基本数学运算用法。importtensorflowastfsess=tf.Session()a=tf.placeholder("float")b=tf.placeholder("float")c=tf.constant(6.0)d=tf.mul(a,b)y=tf.mul(d,c)prints

利炳根·2020-01-05 14:22

tensorboard使用详解

重点：1、tf.namescope()、tf.summary.FileWriter('logs/',ss.graph)2、参数名、op都可以定义新的名称，如下A、B、C3、启动tensorboard：tensorboard

雨轩_99·2020-01-03 15:16

pytorch绘制并显示loss曲线和acc曲线，LeNet5识别图像准确率

以下内容仅供参考哦~~1.首先打开AnacondaPrompt，然后输入activatepytorch，进入pytorch.2.输入pipinstalltensorboardX，安装完成后，输入python

Zaria_z·2020-01-02 15:58

TensorFlow 学习之三TensorBoard实战

TensorBoard简介TensorFlow的计算过程其实是一个黑盒过程，为了便于使用者对TensorFlow程序的理解，调试和优化，TensorFlow提供TensorBoard这套组件来支持对代码的可视化理解

galois_xiong·2020-01-01 15:18

PyTorch | Tensorboard工具学习：模型，数据及训练过程可视化

一写在前面未经允许，不得转载，谢谢~~~一个暑假都木有更新博客（/认真捂脸.jpg）马上就开学了，新学期加油哦~~~这篇文章主要学习一下PyTorch如何用Tensorboard进行模型，数据以及训练过程的可视化

与阳光共进早餐·2019-12-31 21:07

Tensorboard详解（下篇）

1.Tensorflow监控指标可视化除了GRAPHS栏目外，tensorboard还有IMAGES、AUDIO、SCALARS、HISTOGRAMS、DISTRIBUTIONS、FROJECTOR、TEXT

人工智能遇见磐创·2019-12-31 01:27

「TensorFlow 1.0」 Tensorboard

TensorFlowTensorboard本文主要介绍TensorFlow的Tensorboard模块。

_Randolph_·2019-12-29 21:21

PyTorch可视化

1.Tensorboardformtensorboard_loggerimportLoggerlogger=Logger(logdir='experimient_cnn',flush_secs=2)foriirange

Persistently·2019-12-29 15:53

tensorBoard可视化

先看看这个，知道使用目的：http://www.tensorfly.cn/tfdoc/how_tos/summaries_and_tensorboard.html然后上代码：importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datafromtensorflow.contrib.tensorboard.plu

富有的心·2019-12-26 06:34

tensorflow(六)

一、TensorBoard可视化工具TensorBoard实现形式为web应用程序，这为提供分布式、跨系统的图形界面服务带来了便利。

yangyang12138·2019-12-25 01:00

在Pytorch和Keras等框架上自由使用tensorboard

前言在这篇博文中，将向你展示如何自由的在任何Python代码中使用Tensorboard。

机器学习算法工程师·2019-12-24 23:14

TensorBoard的学习0-2

TensorBoardTensorBoard的官网教程如下：https://www.tensorflow.org/versions/r0.7/how_tos/summaries_and_tensorboard

Faded憔悴不堪·2019-12-24 00:40

Tensorflow 1.0：老司机立下的Flag

老司机怎么能不会立FLAG呢·如何利用FLAG设置参数（包括超参数和一些路径设置），详细语法介绍见代码注释利用name_scope管理变量**1.方便查看tensorboard，比上一讲的清晰多啦***

Double_E·2019-12-22 14:00

Tensorboard

Definedintensorflow/python/framework/tensor_shape.py.ModuleAnnotationSCALARS记录单一变量的，使用tf.summary.scalar()收集构建。IMAGES收集的图片数据，当我们使用的数据为图片时（选用）。AUDIO收集的音频数据，当我们使用数据为音频时（选用）。GRAPHS构件图，效果图类似流程图一样，我们可以看到数据的

Niling·2019-12-21 22:59

TensorFlow学习笔记(一)---graph,op,tensor,Session,Variables,Tensorboard

1.机器学习深度学习算法分类:神经网络(简单)神经网络(深度)回归图像:卷积神经网络自然语言处理:循环神经网络2.深度学习框架Internet,giant's,TensorFlow,software...3.Tensorflow.GoogleBrain计划产物版本迭代快特点:1.真正的可移植性2.多语言支持3.高度的灵活性与效率4.网站https://tensorflow.google.cn/in

郑德帅·2019-12-21 00:04

<深度学习>TensorBoard的demo

importtensorflow.compat.v1astfimportosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1"tf.disable_v2_behavior()a=tf.constant(4,name="input_a")b=tf.constant(2,name="input_b")c=tf.multiply(a,b,name="mul_c")d=tf.a

迷途小书童31·2019-12-19 17:00

在Jupyter中打开查看TensorBoard

不知道这样描述是否正确，我做的事情是在Jupyter中用tensorflow写了一个模型，希望在tensorboard中看到输出的各种图形。

Dorrrris·2019-12-17 10:28

TF版网络模型搭建常用代码备忘

根据网络结构不同功能，主要分这几大块：网络基本结构元组件，网络常用结构，Tensorboard调试接口，数据预处理常用操作，后处理常用操作。1、搭建一个基础网络所需的

jimchen1218·2019-12-16 10:00

深度学习（6）tensorflow-summary for tensorboard

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。

WallE瓦力狗·2019-12-16 05:22

TensorBoard：可视化学习

我是一个很懒的人，我想试试希望我能坚持到最后，把tensorflow的官方教程全部翻译出来提高自己，也帮助他人TensorBoard:VisualizingLearning使用TensorFlow计算，

alvin2015·2019-12-15 22:30

访问远程Visdom

2.在服务器上使用8097端口正常启动tensorboard：python-mvisdom.server3.在本地浏览器中输入

kyle0x54·2019-12-15 19:46

基于tensorboard的模型训练过程可视化

2018年9月14日笔记阅读本文的前提是已经阅读《基于tensorflow的一元二次方程回归预测》，文章链接：https://www.jianshu.com/p/b27860402fe3本文使用tensorboard

潇洒坤·2019-12-11 19:35

tensorboard可视化训练过程

如何查看自己训练过程中的loss变化以及参数的变化过程，以及自己图运算的流程。1.查看损失tf.summary.scalar('scalar_loss',loss)损失的变化2.查看参数的变化tf.summary.histogram('weights',w)tf.summary.histogram('bias',b)参数的变化3.查看整个图graph4.保存merged_summary=tf.su

飘涯·2019-12-07 21:51

10分钟搞懂TensorBoard用法

/logs/1',sess.graph)后续通过TensorBoard打开这个文件，查看这个session的模型，运

linxinzhe·2019-12-07 09:46

初识tensorboard (keras)

TensorBoard涉及到的运算，通常是在训练庞大的深度神经网络中出现的复杂而又难以理解的运算。

golgotha·2019-12-06 23:20

Tensorflow 1.0：mnist及tensorboard实例

Tensorflow1.0mnistmnist简单实例summary用法tensorboard展示#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonMonApr319:15:242017@author

Double_E·2019-12-06 14:57

关于tensorflow的一些用法

1、tensorflow.train（指数衰减）2、tf.add_to_collection/add_n/get_collection3、Tensorflow优化器（optimizer）4、可视化在tensorboard

krismia·2019-11-29 10:22

pytorch tensorboardX可视化问题：AttributeError: 'torch._C.Value' object has no attribute 'debugName'记录

pytorch版本使用1.1.0参照下列命令pip3installhttps://download.pytorch.org/whl/cu100/torch-1.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl##（CUDA10.0）https://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-1.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl##（CUD

艾岚岚说·2019-11-27 10:00

Pytorch: 使用TensorboardX可视化

官方文档安装虽然在pytorch下，但是其实是内核是tensorflow里面的board，所以安装之前得先安装tensorflowpipinstalltensorflowpipinstalltensorboardadd_scalarimportnumpyasnpfromtensorboardXimportSummaryWriterwithSummaryWriter

wzNote·2019-11-21 23:08

Python学习（1）：Tensorboard可视化模块——tf.summary总结

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。

Doris_Meng·2019-11-21 21:37

Keras+tensorboard实现mnist手写数字识别（附完整代码）

Keras+tensorboard实现mnist手写数字识别此次利用Keras的Model函数式编程方式完成框架的搭建，利用tensorboard来辅助生成各种变量的数据变化图。

年轻的心热泪盈眶·2019-11-20 15:38

pytorch可视化,画模型图以及参数计算

未整理Pytorch使用tensorboardX可视化pytorchtensorboard_tutorial一、模型可视化一个简单的网络可视化工具：torchsummary安装方法：pipinstalltorchsummary

vieo·2019-11-20 15:20

问题解决：ImportError: No module named tensorflow

ImportError:Nomodulenamedtensorflow解决方法：tensorflow安装不正确，需卸载重装，cmd脚本输入：pipuninstalltensorflow同时最好把附带的一些库也卸了（tensorboard

Kobay·2019-11-15 23:00

学习笔记|Pytorch使用教程19(TensorBoard简介与安装)

使用Pytorch版本为1.2TensorBoard简介TensorBoard安装TensorBoard运行可视化一.TensorBoard简介TensorBoard:TensorFlow中强大的可视化工具支持标量

NotFound1911·2019-11-11 17:34

PyTorch中如何使用tensorboard可视化

深度使用过tensorflow的同学可能都使用过tensorboard，因为tensorboard这一高级的可视化的工具，很多人对tensorflow也爱不释手，目前除了tensorflow之外还没有哪个深度学习库开发出了一套完美的可视化工具

SherlockLiao·2019-11-06 20:53

用tensorboard来看看我们的网络流吧！

本文使用的tensorlow版本：1.4tensorlow安装：pipinstalltensorflow1、引言在上一节课中，我们实现了一个简单的神经网络，那么网络中的数据是如何流动的呢？如果我们想通过可视化的方式看到网络中的数据流动，以及参数和误差的变化，这时候就该Tensorbord大显身手了。先来回顾一下我们之前的tensorflow代码，我们用神经网络来预测y=x^2-0.5,定义了一个神

文哥的学习日记·2019-11-06 19:45

TensorFlow 2.0 常用模块3：tf.data

在上一篇文章中，我们介绍了TensorBoard的使用方式，本篇文章将介绍tf.data，一套灵活的数据集构建API，能够帮助我们快速、高效地构建数据输入的流水线。

狙击妳吢·2019-11-04 21:02

keras+TensorBoard实现训练可视化

#引入Tensorboardfromkeras.callbacksimportTensorBoardtbCallBack=TensorBoard(log_dir='.

杰克波比·2019-11-04 21:40

Pytorch使用TensorboardX进行网络可视化

由于在之前的实验中，通过观察发现Loss和Accuracy不稳定，所以想画个Loss曲线出来，通过Google发现可以使用tensorboard进行可视化，所以进行了相关配置，并且使用mnist做了测试

悟空宝宝真帅·2019-11-02 13:26

TensorBoard 的使用

本篇博客主要介绍下tensorboard的使用方法，tensorboard是tensorflow中一个可视化训练过程中数据的工具，它不需要单独安装，tensorflow安装过程中已经将其装好了，它可以通过

Yigit_dev·2019-10-31 19:02

远程查看Tensorboard

ssh连接远程server在远程server上打开tensorboardtensorboard--logdir=logs--host=localhost--port=8888本地终端ssh进行端口重映射

啦啦啦_e62f·2019-10-31 11:14

Tensorboard可视化之CNN具体实现

先上CNN代码：运行后在spyder中的结果为：输出的是正确率代码运行后会在指定目录生成日志文件生成日志文件的代码：生成的日志文件：在cmd终端中输入代码启动tensorboard代码：tensorboard

秋名山庄李逍遥·2019-10-25 09:16

TensorFlow2.0（9）：TensorBoard可视化

1神器级的TensorBoard¶TensorBoard是TensorFlow中的又一神器级工具，想用户提供了模型可视化的功能。

奥辰·2019-10-25 08:00

tensorboard的使用

importtensorflowastfimportdatetimedatapath=r'D:\data\ml\mnist.npz'(x_train,y_train),(x_test,y_test)=tf.keras.datasets.mnist.load_data(datapath)x_train=tf.keras.utils.normalize(x_train,axis=1)x_test=tf

TIMLONG·2019-10-18 17:00

tensorboard_embedding

fromtensorboardXimportSummaryWriterimporttorchvisionwriter=SummaryWriter(log_dir="embedding")mnist=torchvision.datasets.MNIST

happygril3·2019-10-17 18:00

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