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…

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…

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…

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_…

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…

import tensorflow as tf g = tf.Graph() # 创建一个Graph对象 在模型中有两个"全局"风格的Variable对象:global_step 和 total_output .它们本质上是全局的,因此在声明它们时需要与数据流图的其他节点区分开,并把它们放入自己的名称作用域.trainable= False的设置使得该Variable对象对象不会对模型造成影响(因为没有任何训练的步骤),但该设置明确指定了这些Variable对象只能通过手工设置. sh…

目录 认识Tensorflow Tensorflow特点 下载以及安装 Tensorflow初体验 Tensorflow进阶 图 op 会话 Feed操作 张量 变量 可视化学习Tensorboard 认识Tensorflow TensorFlow是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库.节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor).它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台…

TensorFlow API 汉化 模块:tf   定义于tensorflow/__init__.py. 将所有公共TensorFlow接口引入此模块. 模块 app module:通用入口点脚本. bitwise module:操作整数二进制表示的操作. compat module:Python 2与3兼容的函数. contrib module:包含易失性或实验代码的contrib模块. datamodule:tf.data.Dataset输入管道的API. debugging module:…

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…