一.tensorboard网络结构 import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载入数据集mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot=True) #每个批次的大小batch_size = 100#计算一共有多少个批次n_batch = mnist.train.num_examples // batch…

# MNIST数据集 手写数字 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 载入数据集 mnist=input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True) # 每个批次的大小 batch_size=100 # 计算一共有多少个批次 n_batch=mnist.train.num_examples//batch_size #…

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 载入数据集 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data", one_hot=True) # 批次大小 batch_size = 64 # 计算一个周期一共有多少个批次 n_batch = mnist.train.num_examples // batch_size wit…

0.Tensorflow安装 1.创建会话,启动会话 2.变量 3.Fech_feed 4.线性回归 5.非线性回归 6.MNIST数据集简单分类 7.交叉熵 8.Dropout 9.正则化 10.优化器 11.Tensorboard网络结构…

chapter1 #变量 import tensorflow as tf x = tf.Variable([1,2]) a = tf.constant([3,3]) #增加一个减法op sub = tf.subtract(x,a) #增加一个假发op add = tf.add(x,sub) #初始化所有变量 init = tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess: #变量初始化操作 sess.run(init) pri…

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…

[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…

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…

本文介绍将训练好的model.pb文件在tensorboard中展示其网络结构. 1. 从pb文件中恢复计算图 import tensorflow as tf model = 'model.pb' #请将这里的pb文件路径改为自己的 graph = tf.get_default_graph() graph_def = graph.as_graph_def() graph_def.ParseFromString(tf.gfile.FastGFile(model, 'rb').read()) tf.…

Ref: https://www.tensorflow.org/get_started/summaries_and_tensorboard 可视化对于Training的重要性,不言而喻. 代码示范 # -*- coding: utf-8 -*- # Using Tensorboard #---------------------------------- # # We illustrate the various ways to use # Tensorboard import os impor…

代码写的再好,没有图别人也不知道好在哪. 我们在使用tensorflow的时候,使用tensorboard可以直观的看到我们的网络结构,甚至它可以计算卷积和池化的维度(我不知道是不是因为我已经运行了一遍,所以维度显示出来了) 首先是开启tensorboard的代码: tensorboard --ogdir="F:\workspaces\pycharm\face_diagnose\TencentTensorFlow\CNN\tmp\mnist_logs" 因为我用pip下载了tensor…

一.源代码下载 代码最初来源于Github:https://github.com/vijayvee/Recursive-neural-networks-TensorFlow,代码介绍如下:“This repository contains the implementation of a single hidden layer Recursive Neural Network.Implemented in python using TensorFlow. Used the trained mode…

圣诞节玩的有点嗨,差点忘记更新.祝大家昨天圣诞节快乐,再过几天元旦节快乐. 来继续学习,在/home/your_name/TensorFlow/cifar10/ 下新建文件夹cifar10_train,用来保存训练时的日志logs,继续在/home/your_name/TensorFlow/cifar10/ cifar10.py中输入如下代码: def train(): # global_step global_step = tf.Variable(0, name = 'global_step'…

TensorBoard是TensorFlow下的一个可视化的工具,能够帮助研究者们可视化训练大规模神经网络过程中出现的复杂且不好理解的运算,展示训练过程中绘制的图像.网络结构等. 最近本人在学习这方面的内容,然而出现了一些问题,我的问题是在完成相应代码准备好可视化数据后无法启动tensorboard,如下是网上找的测试可视化的代码(至于如何准备可视化数据这里不做介绍,看参见:(英文)https://www.tensorflow.org/get_started/summaries_and_tens…

Tensorflow命名空间与计算图可视化 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 强烈推荐Tensorflow实战Google深度学习框架 实验平台: Tensorflow1.4.0 python3.5.0 Tensorflow可视化得到的图并不仅是将Tensorflow计算图中的节点和边直接可视化,它会根据每个Tensorflow计算节点的命名空间来整理可视化得到效果图,使得神经网络的整体结构不会被过多的细节所淹没.除了显示Tensorflow计算图的结构,Tens…

TensorBoard简介 TensorBoard是TensorFlow自带的一个强大的可视化工具,也是一个Web应用程序套件.TensorBoard目前支持7种可视化,Scalars,Images,Audio,Graphs,Distributions,Histograms和Embeddings.其中可视化的主要功能如下. (1)Scalars:展示训练过程中的准确率.损失值.权重/偏置的变化情况. (2)Images:展示训练过程中记录的图像. (3)Audio:展示训练过程中记录的音频. (…

解决在win系统下使用DOS命令开启TensorBoard的问题及方法步骤: TensorBoard是TensorFlow下的一个可视化的工具,能够帮助研究者们可视化训练大规模神经网络过程中出现的复杂且不好理解的运算,展示训练过程中绘制的图像.网络结构等. 最近本人在学习这方面的内容,然而出现了一些问题,我的问题是在完成相应代码准备好可视化数据后无法启动tensorboard,如下是网上找的测试可视化的代码(至于如何准备可视化数据这里不做介绍,看参见:(英文)https://www.tensor…

tensorboard是TF提供的一个可视化的工具 1.tensorboard可视化的数据来源? 将tensorflow程序运行过程中输出的日志文件进行可视化展示. 1.1 tensorflow怎样输出日志文件呢? tf.summary.FileWriter The FileWriter class provides a mechanism to create an event file in a given directory and add summaries and events to i…

创建神经网络模型 1.构建神经网络结构,并进行模型训练 import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt #python的结果可视化模块 """定义一个添加神经层的函数 inputs:输入数据 in_size:输入神经元的个数 out_size:输出神经元的个数 activation_function:激活函数"""def add_layer(inpu…

TensorBoard是TensorFlow下的一个可视化的工具,能够帮助我们在训练大规模神经网络过程中出现的复杂且不好理解的运算.TensorBoard能展示你训练过程中绘制的图像.网络结构等. 1.tensorboard启动路径问题,该问题很重要.tensorflow运行后的events文件的路径需要在Python启动的时的路径下. 例如在windows 启动tensorboard的路径为 C:\Users\Administrator> 则events文件必须在该文件下. 2.使用浏览器展示…

tensorboard可视化工具 tensorboard是tensorflow的可视化工具,通过这个工具我们可以很清楚的看到整个神经网络的结构及框架. 通过之前展示的代码,我们进行修改从而展示其神经网络结构. 一.搭建图纸 首先对input进行修改,将xs,ys进行新的名称指定x_in y_in 这里指定的名称,之后会在可视化图层中inputs中显示出来 xs= tf.placeholder(tf.float32, [None, 1],name='x_in') ys= tf.placeholde…

''' Created on 2017年5月23日 @author: weizhen ''' import os import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # minist_inference中定义的常量和前向传播的函数不需要改变, # 因为前向传播已经通过tf.variable_scope实现了计算节点按照网络结构的划分 import mnist_inference fr…

1.还是以手写识别为类,至于为什么一直用手写识别这个例子,原因很简单,因为书上只给出了这个类子呀,哈哈哈,好神奇 下面是可视化学习的标准函数 ''' Created on 2017年5月23日 @author: weizhen ''' import os import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #minist_inference中定义的常量和前向传播的函数不需要改变, #…

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/xiaoxifei/article/details/82735355最近刚刚发现一个非常好用的显示模型神器Netron https://github.com/lutzroeder/Netron 借助这个工具可以像windows的软件一样导入已经训练好的模型加权重即可一键生成 我目前看了下visdom实现pytorch的网络结构查找还是很困难…

转载自:CSDN Nine-days   近日,Intel 开源了一个用于神经网络压缩的开源 Python 软件包 Distiller,它可以减少深度神经网络的内存占用.加快推断速度及节省能耗.Distiller 为 PyTorch 环境提供原型和分析压缩算法,例如产生稀疏性张量的方法和低精度运算等. 项目地址:https://github.com/NervanaSystems/distiller/ 文档地址:https://nervanasystems.github.io/distiller/…

一.pytorch与tensorboard结合使用 Tensorboard Tensorboard一般都是作为tf的可视化工具,与tf深度集成,它能够展现tf的网络计算图,绘制图像生成的定量指标图以及附加数据等.此外,Tensorboard也是一个独立工具,只要保存的数据遵循一定的格式,Tensorboard就可以读取这些数据并进行可视化 将网络结构.动态数值以 protocol buffer 格式写到文件里. 读取网络结构.读取动态数值,并展示在浏览器中. Tensorboard_logger…

目录 0,可视化的重要性: 1,特征图(feture map) 2,卷积核权重 3,卷积核最匹配样本 4,类别激活图(Class Activation Map/CAM) 5,网络结构的可视化 0,可视化的重要性: 深度学习很多方向所谓改进模型.改进网络都是在按照人的主观思想在改进,常常在说模型的本质是提取特征,但并不知道它提取了什么特征.哪些区域对于识别真正起作用.也不知道网络是根据什么得出了分类结果.为了增强结果的可解释性,需要给出模型的一些可视化图来证明模型或新methods对于任务的作用,…

  Sparse Filtering 是一个用于提取特征的无监督学习算法,与通常特征学习算法试图建模训练数据的分布的做法不同,Sparse Filtering 直接对训练数据的特征分布进行分析,在所谓"好特征"的指导下构建目标函数来进行优化,其中只涉及一个可调参数.本文将主要讨论两个问题: (1)什么样的特征是好的特征: (2)如何利用好特征的条件来构造 Sparse Filtering 的目标函数. 目录链接 (一)网络结构与特征矩阵 (二)好特征的刻画 (三)目标函数的建立和求解…

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…

Logistic回归.传统多层神经网络 1.1 线性回归.线性神经网络.Logistic/Softmax回归 线性回归是用于数据拟合的常规手段,其任务是优化目标函数:$h(\theta )=\theta+\theta_{1}x_{1}+\theta_{2}x_{2}+....\theta_{n}x_{n}$ 线性回归的求解法通常为两种: ①解优化多元一次方程(矩阵)的传统方法,在数值分析里通常被称作”最小二乘法",公式$\theta=(X^{T}X)^{-1}X^{T}Y$ ②迭代法:有一阶导数…