import tensorflow as tf # Build your graph x = tf.constant([[37.0, -23.0], [1.0, 4.0]], name="inputs") w = tf.Variable(tf.random_uniform([2, 2]), name="weights") _y = tf.matmul(x, w, name="predict_y") y = tf.constant([[74.0,…

# -*- 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…

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…

import tensorflow as tf get_default_graph = "tensorflow_get_default_graph.png" # 当前默认的计算图 tf.get_default_graph print(tf.get_default_graph()) # 自定义计算图 # tf.Graph # g1中定义名字为v的变量 初始化为0 g1 = tf.Graph() with g1.as_default(): v = tf.get_variable("…

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…

# TensorFlow使用tf.Session类来表示客户端程序之间的链接 # 虽然一个在其他语言中相似的接口也是可以使用的,列如C++ runtime # 一个tf.Session对象提供了访问本地机器的方法,和使用TensorFlow运行时远程链接到设备的方法 # 它也对你的计算图信息进行缓存,因此你可以高效地运行相同的计算很多遍 # import tensorflow as tf # Create a default in-process session # with tf.Sessio…

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…

import tensorflow as tf # Define a placeholder that expects a vector of three floating-point values # and a computation that depends on it x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[3]) y = tf.square(x) with tf.Session() as sess: # Feeding a value changes…

''' Created on May 24, 2017 @author: p0079482 ''' #使用程序输出日志 import tensorflow as tf with tf.Session() as sess: tf.initialize_all_variables().run() for i in range(TRAINING_STEPS): xs,ys=mnist.train.next_batch(BATCH_SIZE) #每1000轮记录一次运行状态 if i%1000==0:…

Tensorborad--> 是Tensorflow的可视化工具,它可以通过Tensorflow程序运行过程中输出的日志文件可视化Tensorflow程序的运行状态.Tensorflow和Tensorborad程序跑在不同的进程中,Tensorboard会自动读取最新的Tensorflow日志文件,并呈现当前Tensorflow程序运行的最新状态.以下的代码地址:https://github.com/pythonAndAI/tensorflow-exercise/tree/master/com/…

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…

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 =…

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…

1.功能 采用python的gensim模块训练的word2vec模型,然后采用tensorflow读取模型可视化embedding向量 ps:采用C++版本训练的w2v模型,python的gensim模块读不了. 2.python训练word2vec模型代码 import multiprocessing from gensim.models.word2vec import Word2Vec, LineSentence print('开始训练') train_file = "/tmp/train…

库名称 开发语言 支持接口 安装难度(ubuntu) 文档风格 示例 支持模型 上手难易 Caffe c++/cuda c++/python/matlab *** * *** CNN ** MXNet c++/cuda python/R/Julia ** *** ** CNN/RNN * TensorFlow c++/cuda/python c++/python * ** * CNN/RNN/- *** 安装难度: (简单) –> **(复杂) 文档风格: (一般) –> **(好看.全面)…

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…

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…

1. 概述 原文地址: TensorFlow and deep learning,without a PhD Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D. B站视频地址: https://www.bilibili.com/video/av8284296 https://www.bilibili.com/video/av16339227 在这个codelab中,您将学习如何创建和训练识别手写数字的神经网络.一路上,随着你增强神经网络的准确率…

TensorFlow Playground http://playground.tensorflow.org 帮助更好的理解,游乐场Playground可以实现可视化训练过程的工具 TensorFlow Playground的左侧提供了不同的数据集来测试神经网络.默认的数据为左上角被框出来的那个.被选中的数据也会显示在最右边的 “OUTPUT”栏下.在这个数据中,可以看到一个二维平面上有红色或者蓝色的点,每一个小点代表了一个样例,而点的颜色代表了样例的标签.因为点的颜色只有两种,所以这是 一个二…

由于随着神经网络层数的增多,需要训练的参数也会增多,随之而来需要的数据集就会很大,这样会造成需要更大的运算资源,而且还要消耗很长的运算时间.TensorFlow提供了一个可以分布式部署的模式,将一个训练任务拆分成多个小任务,配置到不同的计算机上完成协同运算,这样使用计算机群运算来代替单机运算,可以使训练时间大幅度缩短. 一 分布式TensorFlow角色以及原理 要想配置TensorFlow为分布训练,首先需要了解TensorFlow中关于分布式的角色分配. ps:作为分布式训练的服务端,等到各…

这一节主要来介绍TesorFlow的可视化工具TensorBoard,以及TensorFlow基础类型定义.函数操作,后面又介绍到了共享变量和图操作. 一 TesnorBoard可视化操作 TensorFlow提供了可视化操作工具TensorBoard.他可以将训练过程中的各种数据展示出来,包括标量,图片,音频,计算图,数据分布,直方图和嵌入式向量.可以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不会自动把代码代码出来,其实它是一个日志展示系统,需要在session…

目录 第10章 TensorFlow高层封装 第11章 TensorBoard可视化 第12章 TensorFlow计算加速 第10章 TensorFlow高层封装 目前比较流行的TensorFlow高层封装主要有4个,分别是TensorFlow-Slim.TFLearn.Keras和Estimator. TensorFlow-Slim是Google官方给出的相对较早的TensorFlow高层封装,Google通过TensorFlow-Slim开源了一些已经训练好的图像分析模型,所以目前在图像识…

本系列为Tensorflow实战Google深度学习框架知识笔记,仅为博主看书过程中觉得较为重要的知识点,简单摘要下来,内容较为零散,请见谅. 2017-11-06 [第五章] MNIST数字识别问题 1. MNIST数据处理 为了方便使用,Tensorflow提供了一个类来处理MNIST数据,这个类会自动下载并转化MNIST数据的格式,将数据从原始的数据包中解析成训练和测试神经网络时使用的格式. 2. 神经网络模型训练及不同模型结果对比 为了评测神经网络模型在不同参数下的效果,一般会从训练数据…

tf.train 提供了一组帮助训练模型的类和函数. 优化器 优化器基类提供了计算渐变的方法,并将渐变应用于变量.子类的集合实现了经典的优化算法,如 GradientDescent和Adagrad. 您永远不会实例化优化器类本身,而是实例化其中一个子类. tf.train.Optimizer tf.train.GradientDescentOptimizer tf.train.AdadeltaOptimizer tf.train.AdagradOptimizer tf.train.Adagrad…

[本文摘自网络,仅供学习使用] 官网上对TensorFlow的介绍是,一个使用数据流图(data flow graphs)技术来进行数值计算的开源软件库.数据流图中的节点,代表数值运算:节点节点之间的边,代表多维数据(tensors)之间的某种联系.我们可以在多种设备(含有CPU或GPU)上通过简单的API调用来使用该系统的功能. TensorFlow包含构建数据流图与计算数据流图等基本步骤,图中的节点表示数学操作,图中连结各节点的边表示多维数组,即:tensors(张量). 张量是Tensor…

Tensorflow 是一个为数值计算(最常见的是训练神经网络)设计的流行开源库.在这个框架中,计算流程通过数据流程图(data flow graph)设计,这为更改操作结构与安置提供了很大灵活性.TensorFlow 允许多个 worker 并行计算,这对必须通过处理的大量训练数据训练的神经网络是有益的.此外,如果模型足够大,这种并行化有时可能是必须的.在本文中,我们将探讨 TensorFlow 的分布式计算机制. TensorFlow 计算图示例 数据并行 VS. 模型并行 当在多个计算节点…

我们知道,对于pytorch上的搭建动态图的代码的可读性非常高,实际上对于一些比较简单的网络,比如alexnet,vgg阅读起来就能够脑补它们的网络结构,但是对于比较复杂的网络,如unet,直接从代码脑补网络结构可能就比较吃力 tensorflow上的tensorboard进行计算图的可视化可谓是非常成熟了,那么有没有可以可视化pytorch动态图的工具呢? 实际上是有的,前两天介绍了tensorboardX,pytorch上的一个功能强大的可视化工具,他可以直接可视化网络结构 关于如何使用te…

Tensorflow监控指标可视化 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 MNIST数据集将四个文件下载后放到当前目录下的MNIST_data文件夹下 Tensorflow命名空间与计算图可视化介绍了通过TensorBoard的GRAPHS可视化TensorFlow计算图的结构以及在计算图上的信息.TensorBoard 除了可以可视化Tens…

Tensorflow之调试(Debug)及打印变量 tensorflow调试tfdbg 几种常用方法: 1.通过Session.run()获取变量的值 2.利用Tensorboard查看一些可视化统计 3.使用tf.Print()和tf.Assert()打印变量 4.使用Python的debug工具: ipdb, pudb 5.利用tf.py_func()向图中插入自定义的打印代码, tdb 6.使用官方debug工具: tfdbg : https://tensorflow.google.cn/…

本文转载自:https://blog.csdn.net/xummgg/article/details/69214366 前言 上月导师在组会上交我们用tensorflow写深度学习和卷积神经网络,并把其PPT的参考学习资料给了我们, 这是codelabs上的教程:<TensorFlow and deep learning,without a PhD> 当然登入需要FQ,我也顺带巩固下,做个翻译,不好之处请包含指正. 当然需要安装python,教程推荐使用python3.如果是Mac,可以参考博…