确保环境以及安装好tensorflow以及tensorboard 下面通过一个简单的例子来显示一下使用方式,一个向量加法的图结构. import tensorflow as tf a = tf.constant([1.0,2.0,3.0],name='input1') b = tf.Variable(tf.random_uniform([3]),name='input2') add = tf.add_n([a,b],name='addOP') with tf.Session() as sess:…

1. 首先保证你已有程序,下面是MLP实现手写数字分类模型的代码实现. 不懂的可以对照注释理解. #输入数据是28*28大小的图片,输出为10个类别,隐层大小为300个节点 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True) sess = tf.Int…

最近写的一些程序以及做的一个关于轴承故障诊断的程序 最近学习进度有些慢 而且马上假期 要去补习班 去赚下学期生活费 额.... 抓紧时间再多学习点 1.RNN递归神经网络Tensorflow实现程序 import os os.environ[' import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载入数据集 mnist = input_data.read_data_sets("MN…

文章来源: https://zhuanlan.zhihu.com/p/35675109 https://www.aiuai.cn/aifarm646.html 之前用pytorch是手动记录数据做图,总是觉得有点麻烦.学习了一下tensorboardX,感觉网上资料有点杂,记录一下重点.由于大多数情况只是看一下loss,lr,accu这些曲线,就先总结这些,什么images,audios以后需要再总结. 1.安装:有各种方法,docker安装,使用logger.py脚本调用感觉都不简洁.现在的t…

先上代码: from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_function # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Nov 14 20:34:00 2017 @author: HJL """ # Copyright 2015 The TensorFl…

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…

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…

我使用tensorboard继续做了标量展示与直方图展示,在一的基础做了拓展,其改写代码如下: import numpy as npimport tensorflow as tfimport random # x_img = np.array(np.ones((5,784)))y_lable = np.array(np.zeros((5,10)))for i in range(5): y_lable[i,2+i]=1 with tf.name_scope('input'): x = tf.pla…

我使用tensorboard中的graph做了展示,至于其它功能可以类推,其代码如下: import numpy as npimport tensorflow as tf x_img = np.array(np.ones((5,784))) # 自己编造的图片数据y_lable = np.array(np.zeros((5,10))) # 自己编造的labelfor i in range(5): y_lable[i,2+i]=1 with tf.name_scope('input'): x =…

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…