本文转载自:https://www.cnblogs.com/lyc-seu/p/8647792.html Tensorflow Summary用法 tensorboard 作为一款可视化神器,是学习tensorflow时模型训练以及参数可视化的法宝.而在训练过程中,主要用到了tf.summary()的各类方法,能够保存训练过程以及参数分布图并在tensorboard显示. tf.summary有诸多函数: 1.tf.summary.scalar 用来显示标量信息,其格式为: tf.summary…

tensorboard 作为一款可视化神器,可以说是学习tensorflow时模型训练以及参数可视化的法宝. 而在训练过程中,主要用到了tf.summary()的各类方法,能够保存训练过程以及参数分布图并在tensorboard显示. tf.summary有诸多函数: 1.tf.summary.scalar 用来显示标量信息,其格式为: tf.summary.scalar(tags, values, collections=None, name=None) 例如:tf.summary.scala…

Ext.Net学习笔记15:Ext.Net GridPanel 汇总(Summary)用法 Summary的用法和Group一样简单,分为两步: 启用Summary功能 在Feature标签内,添加如下代码: <ext:Summary runat="server"></ext:Summary> 使用汇总列 然后我们需要在ColumnModel中使用SummaryColumn: <ext:SummaryColumn runat="server&qu…

tensorflow的可视化是使用summary和tensorboard合作完成的. 基本用法 首先明确一点,summary也是op. 输出网络结构 with tf.Session() as sess:  writer = tf.summary.FileWriter(your_dir, sess.graph) 命令行运行tensorboard --logdir your_dir,然后浏览器输入127.0.1.1:6006注:tf1.1.0 版本的tensorboard端口换了(0.0.0.0:6…

一 TensorFlow安装 TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理.Tsnsor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端的计算过程.TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工神经网络中进行分析和处理过程的系统. 下载和安装:https://blog.csdn.net/darlingwood2013/article/details/6032225…

tf.summary + tensorboard 用来把graph图中的相关信息,如结构图.学习率.准确率.Loss等数据,写入到本地硬盘,并通过浏览器可视化之. 整理的代码如下: import tensorflow as tf x_train = [1, 2, 3, 6, 8] y_train = [4.8, 8.5, 10.4, 21.0, 25.3] x = tf.placeholder(tf.float32, name='x') y = tf.placeholder(tf.float32…

对于用法的总结详细的参见博文https://www.cnblogs.com/lyc-seu/p/8647792.html…

前面学习的cifar10项目虽小,但却五脏俱全.全面理解该项目非常有利于进一步的学习和提高,也是走向更大型项目的必由之路.因此,summary依然要从cifar10项目说起,通俗易懂的理解并运用summary是本篇博客的关键. 先不管三七二十一,列出cifar10中定义模型和训练模型中的summary的代码: # Display the training images in the visualizer. tf.summary.image('images', images) def _activ…

定义summary writer = tf.summary.FileWriter(logdir=self.han_config.log_path, graph=session.graph) 1.scalar存储结果 a.先在训练的循环外定义: test_accuracy_summary = tf.summary.scalar('test_accuracy', self.han_model.accuracy) test_loss_summary = tf.summary.scalar('test_…

训练代码: # coding: utf-8 from __future__ import print_function from __future__ import division import tensorflow as tf import numpy as np import argparse def dense_to_one_hot(input_data, class_num): data_num = input_data.shape[0] index_offset = np.arang…