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. 首先创建docker volumes docker volume create --name notebooks docker volume create --name logs 注: 这个是docker创建的volume 用来供jupyter 运行的notebook 和log 保存的卷信…

使用下面命令总是报错: tensorboard --logdir=mylogdir tensorboard --logdir='./mylogdir' 正确命令 tensorboard --logdir mylogdir…

tensorflow笔记(三)之 tensorboard的使用 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7429344.html 前言 这篇博客将介绍tensorflow当中一个非常有用的可视化工具tensorboard的使用,它将对我们分析训练效果,理解训练框架和优化算法有很大的帮助. 还记得我的第一篇tensorflow博客上的的例子吗?这篇博客会以第一篇tensorflow博客的tensorboard图为例进行展…

TensorBoard是TensorFlow 的可视化工具.主要为了更方便用户理解 TensorFlow 程序.调试与优化,用户可以用 TensorBoard 来展现 TensorFlow 图像,绘制图像生成的定量指标图以及附加数据. TensorBoard 通过读取 TensorFlow 的事件文件来运行.TensorFlow 的事件文件包括了在 TensorFlow 运行中涉及到的主要数据,在运行计算图后,tensorflow会在当前文件夹下,生成一个log文件夹,所有的事件文件都会放在文件…

首先代码如下: def word_vis(self,file,txtname):#生成的模型存放的地址:word_vismodel'+file为新建的文件夹名 txtname是通过word2vec生成 的词向量txt文档地址 from tqdm import tqdm import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.contrib.tensorboard.plugins import projector import os i…

随着跟着TensorFlow视频学习,学到Tensorboard可视化工具这里的时候. 在windows,cmd里面运行,tensorboard --logdir=你logs文件夹地址  这行代码,一直不行. 它提示.它暗示我没配环境变量. 当我配上环境变量后,它还是提示这句. 然后我通过对比笔记本跟台式机的情况. 台式机:windows系统 python版本3.6.4 TensorFlow版本 1.5.0  能正常运行Tensorboard 笔记本:windows系统 python版本3.64…

Tensorflow官方推出了可视化工具Tensorboard,可以帮助我们实现以上功能,它可以将模型训练过程中的各种数据汇总起来存在自定义的路径与日志文件中,然后在指定的web端可视化地展现这些信息. 1.Tensorboard的数据形式 Tensorboard可以记录与展示以下数据形式: (1)标量Scalars 展示的是标量的信息,我程序中用tf.summary.scalars()定义的信息都会在这个窗口. 回顾程序中定义的标量有:准确率accuracy,dropout的保留率,隐藏层中的…

可视化学习Tensorboard 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.为了更方便 TensorFlow 程序的理解.调试与优化,发布了一套叫做 TensorBoard 的可视化工具.你可以用 TensorBoard 来展现你的 TensorFlow 图像,绘制图像生成的定量指标图以及附加数据. 数据序列化-events文件 TensorBoard 通过读取 TensorFlow 的事件文件来运行.TensorFlow 的事件文件包括…

在使用tensorflow时,由于本地资源的限制,一般在远程服务器上训练模型,而服务器没有图形界面,那么在训练过程中如何实时地访问tensorboard可视化数据呢? 如果服务器和本地电脑连接在同一个局域网内,只需要浏览器中输入(即可访问服务器Tensorboard): 服务器ip:端口 如果不在一个局域网,这里介绍在Xshell中的方法. 在连接服务器的会话属性中建立隧道(菜单路径:属性-隧道-TCP/IP转移-添加),设置如下转移规则: 几个参数的含义为: 类型(方向):选择local,表示…

由于官网和其他教程里面都是以Linux为平台演示tensorboard使用的,而在Windows上与Linux上会有一些差别,因此我将学习的过程记录下来与大家分享(基于tensorflow1.2.1版本). 最简单的tensorboard应用 tensorboard是为了将复杂的计算图可视化的工具,使用tensorboard包括两个步骤, 在python程序中将想要可视化的结果,包括中间结果,例如准确率变化等,以及计算图模型使用tf.Summary.FileWriter()写入到文件系统. 运行…

目录 TensorBoard计算加速 0. 写在前面 1. TensorFlow使用GPU 2. 深度学习训练并行模式 3. 多GPU并行 4. 分布式TensorFlow 4.1 分布式TensorFlow原理 4.2 分布式TensorFlow模型训练 5. 写在最后 TensorBoard计算加速 0. 写在前面 参考书 <TensorFlow:实战Google深度学习框架>(第2版) 工具 python3.5.1,pycharm 1. TensorFlow使用GPU 1. 如何使用lo…

首先确定Tensorflow的具体位置(在Dos环境下,也就是cmd) cd .. cd scripts conda env list activate tensorflow tensorboard --help 运行完之后命令列表中有logdir命令,对!就是它! 之后运行 tensorboard --logdir=/path/to/log 会出现很多参数,如果最后一行出现的端口号是6006 之后在浏览器中输入网址:localhost:6006 好了,激活了!你可以训练完你的网络之后,把你的日…

TensorBoard是TensorFlow 的可视化工具.主要为了更方便用户理解 TensorFlow 程序.调试与优化,用户可以用 TensorBoard 来展现 TensorFlow 图像,绘制图像生成的定量指标图以及附加数据. TensorBoard 通过读取 TensorFlow 的事件文件来运行.TensorFlow 的事件文件包括了在 TensorFlow 运行中涉及到的主要数据,在运行计算图后,tensorflow会在当前文件夹下,生成一个log文件夹,所有的事件文件都会放在文件…

数据序列化 TensorBoard 通过读取 TensorFlow 的事件文件来运行.TensorFlow 的事件文件包括了你会在 TensorFlow 运行中涉及到的主要数据.下面是 TensorBoard 中汇总数据(Summary data)的大体生命周期. 首先,创建你想汇总数据的 TensorFlow 图,然后再选择你想在哪个节点进行汇总(summary)操作. 比如,假设你正在训练一个卷积神经网络,用于识别 MNISt 标签.你可能希望记录学习速度(learning rate)的如何…

import tensorflow.compat.v1 as tf import os os.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 = "…

需求: 在ubunu16.0的服务器上使用Pytorch内嵌的tensorboard 安装 pip install tensorflow pip install tensorboardX 如果嫌慢可以加上阿里云的镜像 使用 首先在服务器上运行 tensorboard --logdir=logs 服务器给出的地址在谷歌浏览器上被拒绝访问 解决方法是:建立ssh隧道,实现远程端口到本机端口的转发,远端被侦听端口为tensorboard默认的6006端口,在SecureCRT的会话选项-->端口,添加…

一.前言 为了更好的理解Neural Network,本文使用Tensorflow实现一个最简单的神经网络,然后使用MNIST数据集进行测试.同时使用Tensorboard对训练过程进行可视化,算是打响学习Tensorflow的第一枪啦. 看本文之前,希望你已经具备机器学习和深度学习基础. 机器学习基础可以看我的系列博文: https://cuijiahua.com/blog/ml/ 深度学习基础可以看吴恩达老师的公开课: http://mooc.study.163.com/smartSpec/…

#训练过程的可视化 ,TensorBoard的应用 #导入模块并下载数据集 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #设置超参数 max_step=1000 learning_rate=0.001 dropout=0.9 # 用logdir明确标明日志文件储存路径 #训练过程中的数据储存在E:\\MNIST_data\\目录中,通过这个路径指定--log_dir data…

TensorFlow 使用 TensorBoard 来提供计算图形的图形图像.这使得理解.调试和优化复杂的神经网络程序变得很方便.TensorBoard 也可以提供有关网络执行的量化指标.它读取 TensorFlow 事件文件,其中包含运行 TensorFlow 会话期间生成的摘要数据. 具体做法 使用 TensorBoard 的第一步是确定想要的 OP 摘要.以 DNN 为例,通常需要知道损失项(目标函数)如何随时间变化.在自适应学习率的优化中,学习率本身会随时间变化.可以在 tf.summa…

按照网上的教程,我无法正常启动tensorboard,全过程没有报错,但是打开tensorboard显示No dashboards are active for the current data set.这就很奔溃了.为此,找了很多博客,特地总结一番. 本文包含TensorBoard的使用及启动方法,以及针对该问题的一些解决方案. TensorBoard的使用及启动方法 先看一个例子,代码如下: import tensorflow as tf # 定义一个简单的计算图,实现向量加法的操作. in…

在60分钟闪电战中,我们像你展示了如何加载数据,通过为我们定义的nn.Module的子类的model提供数据,在训练集上训练模型,在测试集上测试模型.为了了解发生了什么,我们在模型训练时打印了一些统计数据,以观察训练是否正在进行.但是,我们可以做的比这更好:PyTorch和TensorBoard的集成,是一个用来可视化神经网络运行结果的工具.本教程使用Fashion-MNIST数据集说明它的一些功能,该数据集可以使用torchvision.datasets读到Pytorch中. 在本教程中,我们…

本文主要是使用[监督学习]实现一个图像分类器,目的是识别图片是猫还是狗. 从[数据预处理]到 [图片预测]实现一个完整的流程, 当然这个分类在 Kaggle 上已经有人用[迁移学习](VGG,Resnet)做过了,迁移学习我就不说了,我自己用 Keras + Tensorflow 完整的实现了一遍. 准备工作: 数据集:Dogs vs. Cats注册激活困难,自己想想办法,Ps:实在注册不了百度云有下载自己搜搜 使用编程语言:当然是Python 3,你问我为什么,当然是人生苦短. 使用机器学习库…

上篇文章我们讲了如何对模型进行可视化,用的keras手动绘图输出CNN训练的中途结果,本篇文章将讲述如何用PaddlePaddle新开源的VisualDL来进行可视化.在讲VisualDL之前,我们先了解一下常用的Tensorflow的可视化工具---Tensorboard. Tensorflow的可视化 Tensorboard是Tensorflow自带的可视化模块,我们可以通过Tensorboard直观的查看神经网络的结构,训练的收敛情况等.要想掌握Tensorboard,我们需要知道一下几点…

在 Mac OS X 上安装 TensorFlow 这个文档说明了如何在 Mac OS X 上安装 TensorFlow. 注意:从 1.2 版本开始,在 Mac OS X 上 TensorFlow 不再支持 GPU. 确定如何安装 TensorFlow 你可以选择一种方式安装 TensorFlow,支持下面的几种选择: virtualenv "本地" pip Docker 从源代码安装,更专业有单独的文档记录 我们建议使用 virtualenv 安装.virtualenv 是一个和其…

在机器学习中可能会存在过拟合的问题,表现为在训练集上表现很好,但在测试集中表现不如训练集中的那么好. 图中黑色曲线是正常模型,绿色曲线就是overfitting模型.尽管绿色曲线很精确的区分了所有的训练数据,但是并没有描述数据的整体特征,对新测试数据的适应性较差. 一般用于解决过拟合的方法有增加权重的惩罚机制,比如L2正规化,但在本处我们使用tensorflow提供的dropout方法,在训练的时候, 我们随机忽略掉一些神经元和神经联结 , 使这个神经网络变得"不完整". 用一个不完整…

在前边几期的文章中,笔者已经用TensorFlow进行的一些基础性的探索工作,想必大家对TensorFlow框架也是非常的好奇,本着发扬雷锋精神,笔者将详细的阐述TensorFlow框架的基本用法,并尽力做到通俗易懂,对得起读者花费的时间. 行文目录 本文从以下三个方面,展开对TensorFlow的剖析: TensorFlow框架概述 TensorFlow基本操作 TensorBoard使用 TensorFlow框架概述 2015年11月9日,为加速深度学习的发展,Google发布了深度学习框架…

https://www.visualstudio.com/zh-hans/downloads/ai-tools-vs/ 开发.调试和部署深度学习和 AI 解决方案 Visual Studio Tools for AI 支持包括Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK).Google TensorFlow.Theano.Keras.Caffe2 等深度学习框架的Visual Studio扩展.其开放式的体系结构还支持使用其他深度学习框架.Visual Studio Too…

MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology)http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ ,入门级计算机视觉数据集,美国中学生手写数字.训练集6万张图片,测试集1万张图片.数字经过预处理.格式化,大小调整并居中,图片尺寸固定28x28.数据集小,训练速度快,收敛效果好. MNIST数据集,NIST数据集子集.4个文件.train-label-idx1-ubyte.gz 训练集标记文件(28881字节)…

代码: tensorflow/examples/tutorials/mnist/ 本文的目的是来展示如何使用Tensorflow训练和评估手写数字识别问题.本文的观众是那些对使用Tensorflow进行机器学习感兴趣的人. 本文的目的并不是讲解机器学习. 请确认您已经安装了Tensorflow.     教程文件 文件 作用 mnist.py 用来创建一个完全连接的MNIST模型. fully_connected_feed.py 使用下载的数据集训练模型. 运行fully_connected_f…

CUDA: CUDA(Compute Unified Device Architecture): CUDA™是一种由显卡厂商NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题. 它包含了CUDA指令集架构(ISA)以及GPU内部的并行计算引擎. 此外,它还提供了硬件的直接访问接口,而不必像传统方式那样必须依赖图形的API接口来实现GPU的访问. cuDNN cuDNN的全称为NVIDIA CUDA® Deep Neural Network library,是NVIDIA专门…