人工智能的黑盒: TensorBoard 的作用: 1.用TensorFlow保存图的信息到日志中 tfsummary.FileWriter("日志保存路径", sess.graph) 2.用TensorBoard 读取并展示日志 tensorboard --logdir=日志所在路径 summary(总结.概览) 用于导出关于模型的精简信息的方法 可以使用TensorBoard等工具访问这些信息 name_scope(命名空间) 很像一些编程语言(如C++)的namespace,包含…

大数据时代的图表可视化利器——highcharts,D3和百度的echarts https://blog.csdn.net/minidrupal/article/details/42153941     还记得阿里巴巴那个令人澎湃激情的双十一吗?还记得淘宝生动形象地把你的的消费历程一一地展示给你看吗?还记得那些酷炫拽的it报告图表吗?在这个大数据越来越盛行的年代,怎样去表达一些用户的关系,人物的关联,甚至是事情的发展,都让我们有更多的表达方式.其中最简单直接,形象明了的就是用图表说明问题了.  …

可视化利器Visdom 最近在使用Pytorch炼丹,单纯地看命令行输出已经无法满足调试的需求,尝试了facebook开源的visdom,感觉非常优雅,支持numpy和torch 安装 $ pip install visdom 启动服务 默认端口为8097,可以根据需要加上-p选项修改端口 $ python -m visdom.server # 或者直接visdom命令也可以 有以下输出代表启动成功 Downloading scripts. It might take a while. It's…

DataV接入ECharts图表库 可视化利器强强联手 摘要: 两个扛把子级产品的结合,而且文末有彩蛋. DataV 数据可视化是搭建每年天猫双十一作战大屏的幕后功臣,ECharts 是广受数据可视化从业者推崇的开源图表库.从今天开始,DataV 企业版接入了 ECharts 图表组件,当你使用 DataV 搭建可视化项目时,可以轻松地插入 ECharts,这意味着更丰富多样的图表效果,也让编程小白们可以通过图形界面而非代码配置 ECharts. DataV 首批接入的 ECharts 图表总共…

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…

学可视化就跟学弹吉他一样,刚开始你会觉得自己弹出来的是噪音,也就有了在使用python可视化的时候,总说,我擦,为啥别人画的图那么溜: [python可视化系列]python数据可视化利器--pyecharts echarts官网 一.前言 echarts是什么?下面是来自官方的介绍: ECharts,缩写来自Enterprise Charts,商业级数据图表,Echarts 是百度开源的一个数据可视化纯Javascript(JS) 库.主要用于数据可视化,可以流畅的运行在PC和移动设备上,兼容…

TensorBoard TensorFlow自带的可视化工具,能够以直观的流程图的方式,清楚展示出整个神经网络的结构和框架,便于理解模型和发现问题. 可视化学习:https://www.tensorflow.org/guide/summaries_and_tensorboard 图的直观展示:https://www.tensorflow.org/guide/graph_viz 直方图信息中心:https://www.tensorflow.org/guide/tensorboard_histogr…

一.前述 TensorBoard是tensorFlow中的可视化界面,可以清楚的看到数据的流向以及各种参数的变化,本文基于一个案例讲解TensorBoard的用法. 二.代码 设计一个MLP多层神经网络来训练数据 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data max_steps = 1000#最大迭代次数 learning_rate = 0.001#学习率 dropout =…

一.TensorFlow高层次机器学习API (tf.contrib.learn) 1.tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv_with_header 加载csv格式数据 2.tf.contrib.learn.DNNClassifier 建立DNN模型(classifier) 3.classifer.fit 训练模型 4.classifier.evaluate 评价模型 5.classifier.predict 预测新样本 完整代码: from __fut…

日常的大数据使用都是在服务器命令行中进行的,可视化功能仅仅依靠各个组件自带的web界面来实现,不同组件对应不同的端口号,如:HDFS(50070),Yarn(8088),Hbase(16010)等等,而大数据的组件又有很多,为了解决某个问题,常常需要结合多个组件来使用,但是每个组件又有独立的web界面进行可视化,这时,如果有一个统一的web界面来管理并可以开发所有大数据的组件是非常方便的,而Hue正是这样的工具,它管理的大数据组件包括:HDFS.HBase.Hive.Pig.Sqoop.Spar…