首页
Python
Java
IOS
Andorid
NodeJS
JavaScript
HTML5
【
什么是TensorBoard?
】的更多相关文章
Tensorflow学习笔记3:TensorBoard可视化学习
TensorBoard简介 Tensorflow发布包中提供了TensorBoard,用于展示Tensorflow任务在计算过程中的Graph.定量指标图以及附加数据.大致的效果如下所示, TensorBoard工作机制 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.关于TensorBoard的详细介绍请参考TensorBoard:可视化学习.下面做个简单介绍. Tensorf…
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.html TensorFlow自带的一个强大的可视化工具 功能 这是TensorFlow在MNIST实验数据上得到Tensorboard结果 Event: 展示训练过程中的统计数据(最值…
TensorBoard:Visualizing Learning 学习笔记
为了更方便的理解.调试和优化TF程序,我们可以使用TensorBoard(可视化工具).可以使用TensorBoard查看graph,绘制图表执行过程中的定量指标.TensorBoard是完全可配置的. 1 序列化数据(Serializing the data)到磁盘 TensorBoard通过读取TF事件文件进行操作,该文件包含了在TF运行过程中产生的摘要数据(summary data) 首先创建从中要收集摘要数据的TF图,并决定图中的哪些点(nodes)需要summary operation…
初识Tensorboard
1.什么是Tensorboard? PPT设计原则中有这样一条,叫"文不如表,表不如图",可见图表在表达中更为直观.明确.程序设计中也是一样,我们经常用图表来描述程序的结构和流程,本文所述的Tensorboard就是Tensorflow提供的一款强大的可视化工具,可以借助图表更方便地进行Tensorflow程序的理解.调试和优化. 左面的数据流图cool吗?它是Tensorflow官网上给出的demo,下面,本文就结合一个具体的例子,介绍下Tensorboard的基本使用. 2. 如何…
tensorflow笔记(三)之 tensorboard的使用
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…
TensorFlow框架(2)之TensorBoard详解
为了更方便 TensorFlow 程序的理解.调试与优化,TensorFlow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. TensorBoard工具通过读取TensorFlow产生的事件(events)文件来进行图像绘制,其中这个事件文件是在运行TensorFlow时产生的summary数据.简单地说,可以将TensorBoard的使用分为两步:数据序列化和启动Tensor…
TensorBoard使用
关于TensorBoard的安装是在安装Tensorflow的过程中就已经默认安装好了,所以安装了Tensorflow就不需要再安装TensorBoard,直接使用就可以了. 具体的使用方法: 命令行中输入 tensorboard --logdir = PATH 这里的PATH是你的log的地址,在我的linux系统下地址为/tmp/tensorflow/mnist/summaririze,然后运行就可以了.然后打开浏览器,输入:http://localhost:6006 就可以看到t…
TFboy养成记 tensorboard
首先介绍几个用法: with tf.name_scope(name = "inputs"): 这个是用于区分区域的.如,train,inputs等. xs = tf.placeholder(tf.float32,[None,1],name = "x_input") name用于对节点的命名. merged = tf.summary.merge_all() 注:这里很多代码可能跟莫烦老师的代码并不一样,主要是由于版本变迁,tensorflow很多函数改变. 这一步很重…
TensorBoard 使用和问题解决
TensorBoard 使用和问题解决 一.启动TensorBoard 1) python tensorflow/tensorboard/tensorboard.py --logdir=path/to/log-directory logdir 指向 SummaryWriter 序列化数据的存储路径. 通过在浏览器中输入 localhost:6006 来查看 TensorBoard. 2)pip安装了 TensorBoard tensorboard --logdir=/path/to/log-di…
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. 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…