1.tf.summary.scalar('accuracy', accuracy) 损失值.准确率随着迭代次数的进行,其指标变化情况:一般在画loss,accuary时会用到这个函数. 2.tensorboard左侧的工具栏上的smoothing,表示在做图的时候对图像进行平滑处理,这样做是为了更好的展示参数的整体变化趋势.如果不平滑处理的话,有些曲线波动很大,难以看出趋势.0 就是不平滑处理,1 就是最平滑,默认是 0.6. 值为0时: 值为0.8时: 平滑处理后更能看出变化趋势. 3.工具栏…

1. tf.reuse_default_graph() # 对graph结构图进行清除和重置操作 2.tf.summary.FileWriter(path)构造writer实例化,以便进行后续的graph写入 参数说明:path表示路径 3.writer.add_graph(sess.graph) 将当前参数的graph写入到tensorboard中 参数说明:sess.graph当前的网络结构图 4. summ = tf.summary.merge_all() # 将所有的summary都添加…

模块内的函数: tf.summary.audio(name, tensor, sample_rate, max_outputs=3, collections=None, family=None) 输出带有音频的summary协议缓冲区. tf.summary.get_summary_description(node_def) 根据给定的TensorSummary node_def检索对应的SummaryDescription.当summary op被实例化时,相关元数据的 SummaryDesc…

用法: 1.tf.summary.scalar 用来显示标量信息,其格式为: tf.summary.scalar(tags, values, collections=None, name=None) 例如:tf.summary.scalar('mean', mean) 一般在画loss,accuary时会用到这个函数. 2.tf.summary.histogram 用来显示直方图信息,其格式为: tf.summary.histogram(tags, values, collections=Non…

1.自动管理模式 summary_writer = tf.summary.FileWriter('E:/data/tensorflow-master/1.Cnn_Captcha/result/', flush_secs=60) summary_writer.add_graph(sess.graph)#添加graph图 tf.summary.scalar('loss', loss) tf.summary.scalar('accuracy', accuracy) sum_ops = tf.summa…

tf.nn.conv2d是TensorFlow里面实现卷积的函数,参考文档对它的介绍并不是很详细,实际上这是搭建卷积神经网络比较核心的一个方法,非常重要 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) 除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共五个参数: 第一个参数input:指需要做卷积的输入图像,它要求是一个Tensor,具有[batch, in_height, i…

1. slim.arg_scope(函数, 传参) # 对于同类的函数操作,都传入相同的参数 from tensorflow.contrib import slim as slim import tensorflow as tf @slim.add_arg_scope # 进行修饰操作 def fun1(a=0, b=0): return a + b with slim.arg_scope([fun1], a=2): x = fun1(b=2) print(x)# 4 2. tf.name_sc…

一方面可以用tensorboard来可视化,更方便的是用如下网址: https://lutzroeder.github.io/netron/…

除法和取模运算符(/, //, %)现已匹配 Python(flooring)语义.这也适用于 tf.div 和 tf.mod.为了获取强制的基于整数截断的行为,你可以使用 tf.truncatediv 和 tf.truncatemod. tf.divide 现在是推荐的除法函数.tf.div 还将保留,但其语义将不会响应 Python 3 或 from future 机制 . tf.reverse 现在是将轴的索引反转.例如,tf.reverse ( a, [ True, False, Tru…

写在前面: 上周微调一个文本检测模型seglink,将特征提取层进行冻结,只训练分类回归层,然而查看tensorboard发现里面有histogram显示模型各个参数分布,看了目前这个训练模型参数分布压根就看不懂,很想知道我的预训练模型的参数分布是怎么个情况,训练了一天了,模型的参数分布较预训练的模型参数有啥变化没有,怎么办呢? 利用tf.summary将模型参数分布在tensorboard可视化: 导入需要的库  设置模型文件夹路径 import TensorFlow as tf from t…