网络可视化

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。pytorch版本0.4.0。tensorboardX与pytorch版本无关，但是如果运行失败可能是pytorch更新版本后的新加的device问题。具体可见https://github.com
悟空宝宝真帅·2019-11-02 13:26

Netron - 网络可视化

Netron-网络可视化LutzRoederhttps://github.com/lutzroeder/netronhttps://www.lutzroeder.com/aiNetronisavisualizerforneuralnetwork
ForeverStrong·2019-10-23 13:27

模型训练竞品收集-阿里

PAIDSW（DataScienceWorkshop）是为算法开发者量身打造的云端深度学习开发环境，包含Notebook和深度学习网络可视化建模，支持开源框架的安装，并提供阿里巴巴深度优化的Tensorf
SanMaoSpace·2019-10-15 17:00

最便捷的神经网络可视化工具之一--Flashtorch

译者|VK来源|TowardsDataScience【磐创AI导读】：FlashTorch是PyTorch中用于神经网络的开源特征可视化工具包,本文介绍了如何使用FlashTorch揭示神经网络看到的内容，欢迎大家转发、留言。想要更多电子杂志的机器学习，深度学习资源，大家欢迎点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。前言几周前，我在AnitaB.org组织的Hopperx1London上发表了演讲作
磐创 AI·2019-09-08 23:32

cnn到底学了啥

torchvision.modelsPytorch-torchvison.models模型结构定义AlexNet网络的Pytorch实现hookPyTorch学习总结(一)——查看模型中间结果pytorch获取层权重，对特定层注入hook，提取中间层输出深度学习小白——卷积神经网络可视化
蜉蝣之翼❉·2019-08-25 08:20

莫烦PYTHON 分类

文章目录要点建立数据集建立神经网络训练网络可视化训练过程完整代码要点这次我们也是用最简单的途径来看看神经网络是怎么进行事物的分类.分类建立数据集我们创建一些假数据来模拟真实的情况.比如两个二次分布的数据
一株草的世界·2019-07-28 16:47

莫烦PYTHON 关系拟合（回归）

文章目录要点建立伪数据集训练网络可视化训练过程完整代码pytorch中默认的数据输入格式：行是样本，列是特征/属性autograddirectlysupportstensors自动微分可以直接在tensor
一株草的世界·2019-07-27 20:19

Gephi--网络可视化分析

Gephi网络可视化介绍软件使用介绍Gephi是一款开源免费跨平台基于JVM的复杂网络分析软件，其主要用于各种网络和复杂系统，是一种动态和分层图的交互可视化与探测开源工具。
地学数据处理分析&算法·2019-06-23 11:55

近期知识图谱顶会论文推荐，另附超详笔记解读

WSDM2019■论文解读|叶群，浙江大学计算机学院，研究方向为知识图谱、NLP论文动机基于spring-electrical的模型在网络可视化中取得了非常成功的应用，一个优秀的网络可视化算法意味着越相似的节点
Paper_weekly·2019-05-24 14:39

论文浅尝 | 一种嵌入效率极高的 node embedding 方式

id=3290961Motivation基于spring-electrical的模型在网络可视化中取得了非常成功的应用，一个优秀的网络可视化算法意味着越相似的节点在空间中欧式距离越相近。
开放知识图谱·2019-05-12 20:00

神经网络可视化(二)——收集的一些常见的网络可视化方法

我们会在论文中，相关文献中看到各种神经网络可视化的图形，有平面图形，三维立体图形，觉得很美观，你一定很好奇，这是不是使用绘图软件画的，还是只是用办公软件画的？
LoveMIss-Y·2019-04-03 07:00

卷积神经网络可视化--中间激活层可视化

#将图像预处理为一个4D张量importnumpyasnpfromkeras.preprocessingimportimageimg=img.load_img(img_path,target_size=(150,150))#150x150为自定义大小img_tensor=image.img_to_array(img)img_tensor=np.expand_dims(img_tensor,axis
HeII0W0rId·2019-03-18 22:22

卷积神经网络可视化--中间激活层可视化

#将图像预处理为一个4D张量importnumpyasnpfromkeras.preprocessingimportimageimg=img.load_img(img_path,target_size=(150,150))#150x150为自定义大小img_tensor=image.img_to_array(img)img_tensor=np.expand_dims(img_tensor,axis
HeII0W0rId·2019-03-18 22:22

python深度学习--卷积神经网络可视化

importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportpylabfrompandasimportDataFrame,Seriesfromkerasimportmodels,layers,optimizers,losses,metricsfromkeras.utils.np_utilsimportto_categorical
SunChao3555·2019-03-11 20:19

神经网络可视化《Grad-CAM:Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization》

神经网络已经在很多场景下表现出了很好的识别能力，但是缺乏解释性一直所为人诟病。《Grad-CAM:VisualExplanationsfromDeepNetworksviaGradient-basedLocalization》这篇论文基于梯度为其可解释性做了一些工作，它可以显著描述哪块图片区域对识别起了至关重要的作用，以热度图的方式可视化神经网络的注意力。本博客主要是基于pytorch的简单工程复
pengcw·2019-03-01 09:00

YOLO v3学习笔记

本来看完论文对YOLOv3的结构不是很清晰，作者也没有在文章中清楚地给出，不过后来看了一个博客的结构示意图（博主使用的网络可视化工具是：Netron），再结合先前看的基于pytorch实现的YOLOv3
Cchbin·2019-02-25 10:28

【keras】KDD99 数据集数据处理与BP神经网络实现

有关KDD99数据集的介绍请移步：KDDCUP99数据集有关KDD99数据集的预处理请移步：KDDCUP99数据集预处理有关keras网络结构可视化环境的配置请移步：Keras中网络可视化模块安装配置本文主要介绍如何利用
CallMeJacky·2019-02-16 13:02

机器学习100天-Day2505 Tensorboard 数据可视化Projector

Tensorboard是一个神经网络可视化工具，通过使用本地服务器在浏览器上查看神经网络训练日志，生成相应的可是画图，帮助炼丹师优化神经网络。油管上有单迪伦·马内
我的昵称违规了·2019-02-12 15:46

卷积神经网络可视化——Grad CAM Python实现

GradCAM主要参考这篇博客准备网络输入的图片#准备数据fromPILimportImagefromtorchvisionimporttransformsimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp%matplotlibinlineimage_path='cat_dog.png'image_as_pil=Image.open(image_path)#PI
扎手的苍耳·2019-01-17 11:45

LINE学习

LINEAbstractLINE是一种将大规模网络结点表征成低维向量的算法，可很方便用于网络可视化，结点分类，链路预测，推荐。
沁泽·2019-01-16 16:00

Mxnet 网络可视化（MobileNetV2）

importmatplotlibmatplotlib.use('Agg')importargparse,time,loggingimportmxnetasmximportnumpyasnpfrommxnetimportgluon,ndfrommxnet.gluonimportnnfrommxnet.gluon.data.visionimporttransformsfromgluoncv.datai
蓝鲸123·2018-12-19 16:14

【转置卷积】当想用通过学习来进行上采样的时候

随着反卷积在神经网络可视化上的成功应用，其被越来越多的工
快乐成长吧·2018-11-26 16:55

TensorSpace：超酷炫3D神经网络可视化框架

TensorSpace-一款3D模型可视化框架，支持多种模型，帮助你可视化层间输出，更直观地展示模型的输入输出，帮助理解模型结构和输出方法。文末福利预警：人手必备论文阅读神器限时免费放送~?作者丨刘遥行学校丨圣何塞州立大学硕士生研究方向丨AI与现实生活的工业结合是什么（What）TensorSpace是一款3D模型可视化框架，一动图胜千言。官网链接：https://tensorspace.org/
PaperWeekly·2018-11-13 13:15

论文笔记：ZFNet

提出了一个新的卷积神经网络可视化技术，来辅助观察中间层以及最后的分类层的输出特征图。提出了ZFNet，并应用了反卷积技术来做可视化。效果如何？
hongbin_xu·2018-11-04 16:17

caffe网络可视化的多种方式

文章目录写在前面draw_netpycaffe工具Netscope在线caffe网络可视化编辑工具写在前面在caffe网络的训练和调试的过程中，将网络结构可视化，可以更加直观地进行网络调整，将caffe
一銤阳光·2018-11-03 19:50

tensorflow神经网络结构可视化

借助tensorboard实现tensorflow中定义的深度神经网络可视化。
-牧野-·2018-10-11 19:41

Windows下keras 神经网络模型可视化

功能：Keras中提供了一个神经网络可视化的函数plot，并可以将可视化结果保存在本地fromkeras.utils.vis_utilsimportplot_modelplot_model(model,
janeYYX·2018-10-10 21:11

卷积神经网络 + 机器视觉： L12_Visualization 神经网络可视化 (斯坦福CS231n）

完整的视频课堂链接如下https://www.youtube.com/watch?v=6wcs6szJWMY&t=886s完整的视频课堂投影片连接http://cs231n.stanford.edu/slides/2017/cs231n_2017_lecture12.pdfToVisualizewhat?经过一系列在神经网络上的探索与实践，我们知道设定一些Hyperparameters，训练权重与
CHUNLIN GO·2018-09-29 18:37

卷积神经网络超详细介绍

实现图像识别的任务4、CNN的特征5、CNN的求解6、卷积神经网络注意事项7、CNN发展综合介绍8、LeNet-5结构分析9、AlexNet10、ZFNet10.1意义10.2实现方法10.3训练细节10.4卷积网络可视化
呆呆的猫·2018-09-19 10:59

Keras网络可视化方法

Keras网络可视化方法Keras模型可视化Keras可视化依赖的两个包参考链接Keras模型可视化代码：fromkeras.utilsimportplot_modelplot_model(model,
三个石头2016·2018-09-06 17:10

TensorFlow学习笔记（二）：神经网络可视化

承接上次文章，这次是在观看python教程后，使用matplotlib可视化工具，对神经网络训练过程进行可视化，更直观了解机器学习学到了什么东西。代码如下：#-*-coding:utf-8-*-importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefadd_layer(inputs,in_size,out_size,act
小熊猫3·2018-08-28 15:01

mxnet(gluon)学习之路-网络可视化

如何可视化网络神经网络的可视化是十分有用的，对于之前学习caffe的同学来说可以使用netscope来进行可视化，而对于mxnet来说我们可以使用mxnet自身的函数完成可视化。importmxnetasmxfrommxnetimportgluonnum_hidden=64net=gluon.nn.HybridSequential()withnet.name_scope():net.add(glu
Iriving_shu·2018-08-04 23:03

深度学习python之可视化

一、卷积神经网络可视化中间激活函数①预处理一张图片img_path='/Users/fchollet/Downloads/cats_and_dogs_small/test/cats/cat.1700.jpg
Jaguar_95·2018-06-19 00:00

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。首先安装tensorboardX和tensorflow命令如下:参考：https://www.jianshu.com/p/e07299311a36pip3installtensorboardXpip3installtenso
ShellCollector·2018-06-06 18:09

反卷积原理不可多得的好文

随着反卷积在神经网络可视化上的成功应用，其被越来越多的工
区块链斜杠青年·2018-05-16 14:19

Keras:网络结构可视化

MMdnnVisualizer网络可视化。微软最近开源了MMdnn，可用于转换、可视化和诊断深度神经网络。目前支持CNTK、Tensorflow、Caffe、Keras、MXNet等框架。
Dean0Winchester·2018-05-15 11:51

卷积神经网络看见了什么

这是众多卷积神经网络可视化方法之一，方法来自于论文《LearningDeepFeaturesforDiscriminativeLocalization》，论文译文在[翻译]LearningDeepFeaturesforDiscriminativeLocalization
西西L·2018-05-02 16:31

推荐 | 7个你最应该知道的机器学习相关github项目

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磐创 AI·2018-04-16 18:04

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磐石目录：介绍PersonBlocker(人体自动遮挡)AstroNet（天体网络）ANNVisualizer（神经网络可视化）FastPandasTensorflow.jsCaffe
weixin_33885676·2018-04-16 18:04

【day7】python/TensorBoard神经网络可视化。

搭建图纸首先从Input开始：#defineplaceholderforinputstonetworkxs=tf.placeholder(tf.float32,[None,1])ys=tf.placeholder(tf.float32,[None,1])对于input我们进行如下修改：首先，可以为xs指定名称为x_in:xs=tf.placeholder(tf.float32,[None,1],n
Florentina_·2018-04-03 15:49

Deconvolutional Network [deconv] 研究

比如DeconvolutionalNetwork做图片的unsupervisedfeaturelearning，ZF-Net论文中的卷积网络可视化，FCN网络中的upsampling，GAN中的Generative
FR-0912·2018-03-24 16:52

【数据可视化】R语言实现网络可视化

最近在学习贝叶斯网络，当用K2算法建立了贝叶斯网络结构之后，用R语言工具可以很清楚地实现网络可视化。
砰啪噗叽噗叽·2018-03-12 15:28

用好这几款炼丹利器，调参从此得心应手

官网：http://livecv.dinusv.com/项目链接：https://github.com/livecv/livecv▌02.Netron神经网络可视化浏览器Netron是一个
AI科技大本营·2018-02-27 00:00

Grad-CAM:Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based L阅读笔记-网络可视化NO.3

Grad-CAM:VisualExplanationsfromDeepNetworksviaGradient-basedLocalization阅读笔记这是网络可视化的第三篇，其余两篇分别是：①《VisualizingandUnderstandingConvolutionalNetworks
gm_margin·2018-02-20 16:09

基于Keras的卷积神经网络（CNN）可视化

基于Keras的卷积神经网络（CNN）可视化标签（空格分隔）：深度学习卷积神经网络可视化本文整理自DeepLearningwithPython，书本上完整的代码在这里的5.4节，并陪有详细的注释。
芥末的无奈·2018-01-20 11:53

Jupyter 常见可视化框架选择

选择标准称述式还是命令式数据工作者使用的图的类别，常见的就三类：GIS可视化、网络可视化和统计图。因此，大多数场
三次方根·2017-11-02 00:00

TensorFlow学习－－TensorBoard神经网络可视化

本机：［ubuntu16.04+Pycharm+python2.7+tensorflow1.3.0］TensorBoard是TensorFlow的一套可视化工具，通过读取TensorFlow的事件文件来运行．一般是先创建要汇总的图(graph)，然后选择需要在那些节点(op)进行汇总(summary)操作．例子（具体见代码注释）：#TensorBoard可视化importtensorflowast
阿卡蒂奥·2017-11-01 21:00

【大组会整理】深度生成模型可视化刘世霞深度生成网络可视化

这篇博客的目的是对此次组会自己感兴趣的地方和不懂得地方进行一个梳理，供自己梳理知识点使用。1、两个深度生成模型：GAN和VAE(Variationalautoencoder)参考博客：http://geek.csdn.net/news/detail/230599，这篇博客中还贴出了两个github的代码用来进行GAN和VAE实战，先放在这里，以后用到的话拿来细究。首先简单说一下判别模型和生成模型。
努力努力再努力xxx·2017-10-24 20:34

反卷积在神经网络可视化上的成功应用

随着反卷积在神经网络可视化上的成功应用，其被越来越多的工
Omni-Space·2017-10-17 06:47

卷积神经网络可视化：以Keras处理猫图片为例

卷积神经网络可视化：以Keras处理猫图片为例By机器之心2017年2月16日14:05众所周知，在过去几年里，深度学习领域里的很多主要突破都来源于卷积神经网络（CNN或者ConvNet），但对大多数人来说卷积神经网络是一个非常不直观的推断过程
hxts·2017-09-23 14:24
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