[NN] Guided Backpropgation 可视化

Pytorch Guided Backpropgation Intro guided backpropgation通过修改RELU的梯度反传,使得小于0的部分不反传,只传播大于0的部分,这样到第一个conv层的时候得到的梯度就是对后面relu激活起作用的梯度,这时候我们对这些梯度进行可视化,得到的就是对网络起作用的区域.(实际上可视化的是梯度). 简单记一下.用到hook的神经网络可视化方法. code import torch import torch.nn as nn from torchv…

吴裕雄 python神经网络水果图片识别（3）

import osimport kerasimport timeimport numpy as npimport tensorflow as tffrom random import shufflefrom keras.utils import np_utilsfrom skimage import color, data, transform, io trainDataDirList = os.listdir("F:\\MachineLearn\\ML-xiaoxueqi\\fruits\\t…

TF之NN：matplotlib动态演示深度学习之tensorflow将神经网络系统自动学习并优化修正并且将输出结果可视化—Jason niu

import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None): Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size])) biases = tf.Variable(tf.zeros([1, out_size]) +…

MySQL 慢查询日志分析及可视化结果

MySQL 慢查询日志分析及可视化结果 MySQL 慢查询日志分析 pt-query-digest分析慢查询日志 pt-query-digest --report slow.log 报告最近半个小时的慢查询: pt-query-digest --report --since 1800s slow.log 报告一个时间段的慢查询: pt-query-digest --report --since '2013-02-10 21:48:59' --until '2013-02-16 02:33:50'…

mininet之miniedit可视化操作

Mininet 2.2.0之后的版本内置了一个mininet可视化工具miniedit,使用Mininet可视化界面方便了用户自定义拓扑创建,为不熟悉python脚本的使用者创造了更简单的环境,界面直观,可操作性强. 总之就是比写Python脚本简单,降低了SDN入门的门槛,尴尬,我也是最近才知道有这个功能的,一起来学习一波. Mininet都是用root权限启动的,所以miniedit也不例外. 首先获得mininet目录的权限,这点就不细说了,chmod blablabla就可以了. 然后就…

python之gui-tkinter可视化编辑界面自动生成代码

首先提供资源链接 http://pan.baidu.com/s/1kVLOrIn#list/path=%2F…

学习TensorFlow，TensorBoard可视化网络结构和参数

在学习深度网络框架的过程中,我们发现一个问题,就是如何输出各层网络参数,用于更好地理解,调试和优化网络?针对这个问题,TensorFlow开发了一个特别有用的可视化工具包:TensorBoard,既可以显示网络结构,又可以显示训练和测试过程中各层参数的变化情况.本博文分为四个部分,第一部分介绍相关函数,第二部分是代码测试,第三部分是运行结果,第四部分介绍相关参考资料. 一. 相关函数 TensorBoard的输入是tensorflow保存summary data的日志文件.日志文件名的形式如:e…

数据分析之---Python可视化工具

1. 数据分析基本流程作为非专业的数据分析人员,在平时的工作中也会遇到一些任务:需要对大量进行分析,然后得出结果,解决问题. 所以了解基本的数据分析流程,数据分析手段对于提高工作效率还是非常有帮助的. 首先都是存在一个要解决的问题,主要问题和预期分析目标,简单来讲就是对问题进行定义. 然后才是开始收集数据.数据清洗.数据建模.数据展现.优化和重复,最后是报告撰写. 1. 明确分析目的和思路:在进行数据分析之前,首先考虑的应该是"为什么要展开数据分析?我要解决什么问题?从哪些角度分析数据才系统?…

AI - TensorFlow - 可视化工具TensorBoard

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…

【TensorFlow篇】--Tensorflow框架可视化之Tensorboard

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 =…

tensorflow Tensorboard可视化-【老鱼学tensorflow】

tensorflow自带了可视化的工具:Tensorboard.有了这个可视化工具,可以让我们在调整各项参数时有了可视化的依据. 本次我们先用Tensorboard来可视化Tensorflow的结构. 在输出tensorflow结构的关键步骤是: writer = tf.summary.FileWriter("E:/todel/data/tensorflow", sess.graph) 这个函数中把当前的tensorflow的结构图输出到指定的目录下. 而为了能够使输出的结构能够有一定…

Tensorboard可视化

# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sun Nov 5 09:29:36 2017 @author: Admin""" import tensorflow as tf def add_layer(inputs ,in_size, out_size, activation_function = None): with tf.name_scope('layer'): with tf.name_scope('wei…

tensorflow结果可视化-【老鱼学tensorflow】

这次我们把上次的结果进行可视化显示,我们会把神经网络的优化过程以图像的方式展示出来,方便我们了解神经网络是如何进行优化的. 首先,我们把测试数据显示出来: # 显示测试数据 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) ax.scatter(x_data, y_data) plt.ion() plt.show() 这里为了能够更加灵活地控制显示的图形,因此增加了subplot,这样方便对其中画出的线进行删除. plt.ion()开启了交互模式,…

学习笔记TF056:TensorFlow MNIST，数据集、分类、可视化

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)…

一个简单的TensorFlow可视化MNIST数据集识别程序

下面是TensorFlow可视化MNIST数据集识别程序,可视化内容是,TensorFlow计算图,表(loss, 直方图, 标准差(stddev)) # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data from tensorflow.contrib.tensorboard.plugins import projector old_v…

tesorflow - create neural network+结果可视化+加速神经网络训练+Optimizer+TensorFlow

以下仅为了自己方便查看,绝大部分参考来源:莫烦Python,建议去看原博客一.添加层 def add_layer() 定义 add_layer()函数在 Tensorflow 里定义一个添加层的函数可以很容易的添加神经层,为之后的添加省下不少时间. 神经层里常见的参数通常有weights.biases和激励函数. 然后定义添加神经层的函数def add_layer(),它有四个参数:输入值.输入的大小.输出的大小和激励函数,我们设定默认的激励函数是None. def add_layer(in…

『cs231n』卷积神经网络的可视化与进一步理解

cs231n的第18课理解起来很吃力,听后又查了一些资料才算是勉强弄懂,所以这里贴一篇博文(根据自己理解有所修改)和原论文的翻译加深加深理解,其中原论文翻译比博文更容易理解,但是太长,而博文是业者而非学者所著,看着也更舒服一点. 另,本文涉及了反向传播的backpropagation算法,知乎上有个回答很不错,备份到文章里了,为支持原作者,这里给出知乎原文连接可视化理解卷积神经网络这张PPT是本节课的核心,下面我来说说这张图. 可视化神经网络的思想就是构建一个逆向的卷积神经网络,但是不包括训…

基于TensorFlow进行TensorBoard可视化

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Nov 1 17:51:28 2018 @author: zhen """ import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data max_steps = 1000 learning_rate = 0.001 dropout = 0.9 data_dir…

[数据可视化之一]Pandas单变量画图

Pandas单变量画图 Bar Chat Line Chart Area Chart Histogram df.plot.bar() df.plot.line() df.plot.area() df.plot.hist() 适合定类数据和小范围取值的定序数据适合定序数据和定距数据适合定序数据和定距数据适合定距数据 pandas库是Python数据分析最核心的一个工具库:"杀手级特征",使整个生态系统融合在一起.除了数据读取.转换之外,也可以进行数据可视化.易于使用和富有表现力的p…

Pytorch之可视化

先解决下keras可视化安装graphviz的问题: 注意安装顺序: sudo pip3 install graphviz # python包 sudo apt-get install graphviz # 软件本身 sudo pip3 install pydot sudo pip3 install pydot-ng # 版本兼容需要,可选 1. 使用pytorchviz进行pytorch执行过程的可视化 sudo pip3 install git # 安装git sudo pip3 inst…

Tensorflow 搭建神经网络及tensorboard可视化

1. session对话控制 matrix1 = tf.constant([[3,3]]) matrix2 = tf.constant([[2],[2]]) product = tf.matmul(matrix1,matrix2) #类似于numpy的np.dot(m1,m2) 方法1: sess = tf.Session() result = sess.run(product) print(result) sess.close()>>>[[12]] 方法2: with tf.Sessi…

1.5神经网络可视化显示（matplotlib）

神经网络训练+可视化显示 #添加隐层的神经网络结构+可视化显示 import tensorflow as tf def add_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=None): #定义权重--随机生成inside和outsize的矩阵 Weights=tf.Variable(tf.random_normal([in_size,out_size])) #不是矩阵,而是类似列表 biaes=tf.Variable(tf.zeros([1…

可视化学习Tensorboard

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…

神经网络一（用tensorflow搭建简单的神经网络并可视化）

import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #创建一个input数据,-1到1之间300个数,[:,np.newaxis]把x_data变成300维的 x_data=np.linspace(-1,1,300)[:,np.newaxis] #添加噪点,把他变得更像真实数据 noise=np.random.normal(0,0.05,x_data.shape) #创建一个input的数据 y_d…