先搞点基础的 注意注意注意,这里虽然很基础,但是代码应注意: 1.从writer开始后边就错开了 2.writer后可以直接接writer.close,也就是说可以: writer = tf.summary.FileWriter("./log", graph=g) writer.close() import tensorflow as tf g = tf.Graph() with g.as_default(): input1 = tf.get_variable("input1…

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…

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…

# -*- 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…

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…

随着跟着TensorFlow视频学习,学到Tensorboard可视化工具这里的时候. 在windows,cmd里面运行,tensorboard --logdir=你logs文件夹地址  这行代码,一直不行. 它提示.它暗示我没配环境变量. 当我配上环境变量后,它还是提示这句. 然后我通过对比笔记本跟台式机的情况. 台式机:windows系统 python版本3.6.4 TensorFlow版本 1.5.0  能正常运行Tensorboard 笔记本:windows系统 python版本3.64…

程序1 任务描述: x = 3.0, y = 100.0, 运算公式 x×W+b = y,求 W和b的最优解. 使用tensorflow编程实现: #-*- coding: utf-8 -*-) import tensorflow as tf # 声明占位变量x.y x = tf.placeholder("float",shape=[None,1]) y = tf.placeholder("float",[None,1]) # 声明变量 W = tf.Variabl…

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data from tensorflow.contrib.tensorboard.plugins import projector #载入数据集 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True) #运行次数 max_steps = 1001 #图片数量 ima…

TensorFlow 使用 TensorBoard 来提供计算图形的图形图像.这使得理解.调试和优化复杂的神经网络程序变得很方便.TensorBoard 也可以提供有关网络执行的量化指标.它读取 TensorFlow 事件文件,其中包含运行 TensorFlow 会话期间生成的摘要数据. 具体做法 使用 TensorBoard 的第一步是确定想要的 OP 摘要.以 DNN 为例,通常需要知道损失项(目标函数)如何随时间变化.在自适应学习率的优化中,学习率本身会随时间变化.可以在 tf.summa…

Tensorflow 笔记 -- tensorboard 的使用 TensorFlow提供非常方便的可视化命令Tensorboard,先上代码 import tensorflow as tf a = tf.constant(5, name="const_a") b = tf.constant(4, name="const_b") c = tf.multiply(a, b, name="mul_a_b") d = tf.add(a, b, name…