摘要: 1.代码例子 2.主要功能内容: 1.代码例子 <TensorFlow实战>使用MLP处理Mnist数据集并TensorBoard上显示 2.主要功能 执行TensorBoard程序,–logdir指定TensorFlow日志路径,TensorBoard自动生成所有汇总数据可视化结果. 例如:tensorboard –logdir=/tmp/tensorflow/mnist/logs/mnist_with_summaries ,将显示的网址(比如:localhost:6006)复制到浏…

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…

TensorFlow提供了一个可视化工具TensorBoard,它能够将训练过程中的各种绘制数据进行展示出来,包括标量,图片,音频,计算图,数据分布,直方图等,通过网页来观察模型的结构和训练过程中各个参数的变化. Tensorboard通过一个日志展示系统进行数据可视化,在session运行图的时候,将各类的数据汇总并输出到日志文件中.然后启动Tensorboard服务,Tensorboard读取日志文件,并开启6006端口提供web服务.让用户可以在浏览器中查看数据. 相关的API函数如下;…

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…

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…

[写在前面] 用Tensorflow(TF)已实现好的卷积神经网络(CNN)模型来训练自己的数据集,验证目前较成熟模型在不同数据集上的准确度,如Inception_V3, VGG16,Inception_resnet_v2等模型.本文验证Inception_resnet_v2基于菜场实拍数据的准确性,测试数据为芹菜.鸡毛菜.青菜,各类别样本约600张,多个菜场拍摄,不同数据源. 补充:自己当初的计划是用别人预训练好的模型来再训练自己的数据集已使可以完成新的分类任务,但必须要修改代码改网络结构,并…

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…

Exception in thread Reloader:Traceback (most recent call last):  File "/usr/lib/python2.7/threading.py", line 801, in __bootstrap_inner    self.run()  File "/usr/lib/python2.7/threading.py", line 754, in run    self.__target(*self.__ar…

一.windows10环境+pip python软件包(最新版)+Pycharm软件(过段时间在弄下CUDA和GPU吧) 直接使用pip指令来安装tensorflow软件(如果很久没有更新pip软件包的源时,可以先更新pip): pip install --upgrade pippip install tensorflow 等待一会就可以看到tensorflow已经安装好了,我的装好了,就是下面这个样子: 接下来配置Pycharm里面的工程索引头文件,配置为包含了TensorFlow的那个版本的…

作者  cnblog 修雨轩陈 我是按照 Tensorflow 下 https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/g3doc/get_started/os_setup.md#configure-the-installation 教程安装的, 通过源码安装之后出现以下问题: tensorboard 无法识别, 但是tensorflow API  却可以使用. 于是只能: python <tensorflow源码所在的…

windows下使用tensorboard tensorflow 官网上的例子程序都是针对Linux下的:文件路径需要更改 tensorflow1.1和1.3的启动方式不一样 :参考:Running on Google Cloud found : No module named tensorflow.tensorboard Could you try using python -m tensorboard --logdir "${MODEL_DIR}" instead? I suspe…

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…

Windows安装anaconda 和 TensorFlow anaconda : https://zhuanlan.zhihu.com/p/25198543        anaconda 使用与说明:http://python.jobbole.com/86236/  TensorFlow:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24055668 安装过程中,需要升级pip C:\Windows\system32>python -m pip install --upgrade…

目录: 特点和兼容性(Features and Compatibility) 建立一个TensorFlow图(Building a TensorFlow graph) 运行一个TensorFlow计算图(Running a TensorFlow computation) 变量(Variables) 张量的形状(Tensor shapes) TensorBoard TensorFlow扩展(Extending TensorFlow) 其他(Miscellaneous) 特点和兼容性 1) 可以在多…

github上的tensorboard项目:https://github.com/tensorflow/tensorboard/blob/master/README.md 目录 基础介绍 基本使用 几种图 实例源码 一.基本介绍 tensorboard:一个网页应用,可以方便观察TensorFlow的运行过程和网络结构等(过程可视化) 工作流程 Summary Ops:从TensorFlow获取数据 Ops是指tf.matmul.tf.nn.relu等,也就是在TensorFlow图中的操作 执…

Here is a popular issue when you want to use tensorbard with your upgraded tensorflow and tensorboard. In general you will get this issue, when you have mismatch of your tensorflow and tensorboard versions, for example you upgrade tensorflow to 1.13,…

转自https://blog.csdn.net/Hansry/article/details/83004648 1. 在登录远程服务器的时候使用命令: : server_name@server.address 其中server_name指工作站名字,server.address指工作站IP 2. 加载训练模型时,在终端中运行如下命令: tensorboard --logdir="/path/to/log-directory" (其中,/path/to/log-directory为自己设…

  通过bazel学习之后,大概了解了TensorFlow的项目的源文件和描述文件. 下面是一篇不错的介绍,搬砖here. 在静下心来默默看了大半年机器学习的资料并做了些实践后,打算学习下现在热门的TensorFlow的实现,毕竟系统这块和自己关系较大.本文会简单的说明一下如何阅读TensorFlow的源码.最重要的是了解其构建工具bazel以及脚本语言调用c或cpp的包裹工具swig.这里假设大家对bazel及swig以及有所了解(不了解的可以google下).要看代码首先要知道代码怎么构建,…

启动命令: tensorboard --logdir="tensorboard" 启动后显示 Starting TensorBoard b'47' at http://0.0.0.0:6006 ... 因为 win10 将 localhost 解析为 ipv6地址 [::1],所以无法使用  http://0.0.0.0:6006 查看 tensorboard 解决方法: use chromehttp://localhost:6006 tensorboard 简介 http://www…

https://blog.csdn.net/hjimce/article/details/51899683 一.构建路线 个人感觉对于任何一个深度学习库,如mxnet.tensorflow.theano.caffe等,基本上我都采用同样的一个学习流程,大体流程如下: (1)训练阶段:数据打包->网络构建.训练->模型保存->可视化查看损失函数.验证精度 (2)测试阶段:模型加载->测试图片读取->预测显示结果 (3)移植阶段:量化.压缩加速->微调->C++移植打…

http://www.leiphone.com/news/201702/n0uj58iHaNpW9RJG.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 摘要 2015年11月9日,Google发布深度学习框架TensorFlow并宣布开源,并迅速得到广泛关注,在图形分类.音频处理.推荐系统和自然语言处理等场景下都被大面积推广.TensorFlow系统更新快速,官方文档教程齐全,上手快速且简单易用,支持Python和C++接口.本文依据对Tensorflo…

TensorFlow 官方文档中文版 http://www.tensorfly.cn/tfdoc/get_started/introduction.html https://zhyack.github.io/posts/2016_09_30-Configurate-TensorFlow-On-Ubuntu.html https://www.leiphone.com/news/201606/ORlQ7uK3TIW8xVGF.html 一.下载并安装Anaconda 下载方式 1.官方网站 目前最新…

TensorFlow Ops 1. Fun with TensorBoard In TensorFlow, you collectively call constants, variables, operators as ops. TensorFlow is not just a software library, but a suite of softwares that include TensorFlow, TensorBoard, and Tensor Serving. To make…

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…

title: 使用TensorBoard可视化工具 date: 2018-04-01 13:04:00 categories: deep learning tags: TensorFlow TensorBoard 图表可视化在理解和调试时显得非常有帮助. 安装: pip3 install --upgrade tensorboard 名称域(Name scoping)和节点(Node) 典型的TensorFlow有数以千计的节点,为了简单起见,我们可以为变量名(节点)划分范围. 这个范围称为名称域…

from https://www.leiphone.com/news/201702/n0uj58iHaNpW9RJG.html?viewType=weixin 摘要 2015年11月9日,Google发布深度学习框架TensorFlow并宣布开源,并迅速得到广泛关注,在图形分类.音频处理.推荐系统和自然语言处理等场景下都被大面积推广.TensorFlow系统更新快速,官方文档教程齐全,上手快速且简单易用,支持Python和C++接口.本文依据对Tensorflow(简称TF)白皮书[1].TF…

先说我的各个版本: 操作系统: win7 64 Python: 3.5 Tensorflow: 1.2 Tensorboard: 1.6 错误一: 只显示Graphs,不显示Histogram和Scalars AttributeError: 'Value' object has no attribute 'metadata',这个错误,出现在 tensorboard --logdir = log 之后,我百思不得其解,看着就要成功的可视化,也可以在浏览器中打开tensorboard,但是除了Gr…

间提壶华小厨 1 Tensorflow监控指标可视化 除了GRAPHS栏目外,tensorboard还有IMAGES.AUDIO.SCALARS.HISTOGRAMS.DISTRIBUTIONS.FROJECTOR.TEXT.PR CURVES.PROFILE九个栏目,本小节将详细介绍这些子栏目各自的特点和用法. 1.1 IMAGES 图像仪表盘,可以显示通过tf.summary.image()函数来保存的png图片文件. 1. # 指定图片的数据源为输入数据x,展示的相对位置为[-1,28,2…

花间提壶华小厨 1. Tensorboard简介 对大部分人而言,深度神经网络就像一个黑盒子,其内部的组织.结构.以及其训练过程很难理清楚,这给深度神经网络原理的理解和工程化带来了很大的挑战.为了解决这个问题,tensorboard应运而生.Tensorboard是tensorflow内置的一个可视化工具,它通过将tensorflow程序输出的日志文件的信息可视化使得tensorflow程序的理解.调试和优化更加简单高效.Tensorboard的可视化依赖于tensorflow程序运行输出的日志…

Ububtu18.04下载cuda9.0 下载好后得到: CUDA 9.0仅支持GCC 6.0及以下版本,而Ubuntu 18.04预装GCC版本为7.3,需要安装gcc-6与g++-6 查看当前版本: $gcc --version  $g++ --version 可以不卸载当前gcc 和g++直接下载gcc-6 g++-6, $sudo apt-get install gcc-6 g++-6 然后更改软连接修改gcc-6为默认版本: $sudo mv gcc gcc.bak $ sudo ln…