我在学习过程中遇到了tensorboard无法启动的问题. 按照网上的教程,我无法正常启动tensorboard,全过程没有报错,但是打开tensorboard显示 No dashboards are active for the current data set. 如下图:   这种情况下,我在网上并没有看到非常直接的解决方法,最后在群里跟大家讨论找到了解决方法,这里跟大家分享一下启动tensorboard的正确姿势. 利用最简单的向量相加的例子. 代码如下:   import tensorf…

import tensorflow as tf # 定义一个简单的计算图,实现向量加法的操作. input1 = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], name = 'input1') input2 = tf.Variable(tf.random_uniform([3]), name = 'input2') output = tf.add_n([input1, input2], name = 'add') # 生成一个写日志的writer,并将当前的tensorflow计算图…

TensorBoard是TensorFlow下的一个可视化的工具,能够帮助我们在训练大规模神经网络过程中出现的复杂且不好理解的运算.TensorBoard能展示你训练过程中绘制的图像.网络结构等. 1.tensorboard启动路径问题,该问题很重要.tensorflow运行后的events文件的路径需要在Python启动的时的路径下. 例如在windows 启动tensorboard的路径为 C:\Users\Administrator> 则events文件必须在该文件下. 2.使用浏览器展示…

启动命令: tensorboard --logdir="tensorboard" 启动后显示 Starting TensorBoard b'47' at http://0.0.0.0:6006 ... 因为 win10 将 localhost 解析为 ipv6地址 [::1],所以无法使用  http://0.0.0.0:6006 查看 tensorboard 解决方法: use chromehttp://localhost:6006 tensorboard 简介 http://www…

TensorBoard是TensorFlow下的一个可视化的工具,能够帮助研究者们可视化训练大规模神经网络过程中出现的复杂且不好理解的运算,展示训练过程中绘制的图像.网络结构等. 最近本人在学习这方面的内容,然而出现了一些问题,我的问题是在完成相应代码准备好可视化数据后无法启动tensorboard,如下是网上找的测试可视化的代码(至于如何准备可视化数据这里不做介绍,看参见:(英文)https://www.tensorflow.org/get_started/summaries_and_tens…

解决在win系统下使用DOS命令开启TensorBoard的问题及方法步骤: TensorBoard是TensorFlow下的一个可视化的工具,能够帮助研究者们可视化训练大规模神经网络过程中出现的复杂且不好理解的运算,展示训练过程中绘制的图像.网络结构等. 最近本人在学习这方面的内容,然而出现了一些问题,我的问题是在完成相应代码准备好可视化数据后无法启动tensorboard,如下是网上找的测试可视化的代码(至于如何准备可视化数据这里不做介绍,看参见:(英文)https://www.tensor…

本文主要讲解在Ubuntu系统中,如何在Anaconda下安装TensorFlow以及配置Jupyter Notebook远程访问的过程. 在官方文档中提到,TensorFlow的安装主要有以下五种形式: Pip安装:这种安装形式类似于安装其他的Python安装包.会影响到机器上当前的Python环境,可能会与已安装的某些版本相冲突. Virtualenv安装:将TensorFlow安装在指定路径下,与当前的Python环境相隔离. Anaconda安装:以Anaconda为基础安装Tensor…

tensorflow笔记系列: (一) tensorflow笔记:流程,概念和简单代码注释 (二) tensorflow笔记:多层CNN代码分析 (三) tensorflow笔记:多层LSTM代码分析 (四) tensorflow笔记:常用函数说明 (五) tensorflow笔记:模型的保存与训练过程可视化 (六)tensorflow笔记:使用tf来实现word2vec 保存与读取模型 在使用tf来训练模型的时候,难免会出现中断的情况.这时候自然就希望能够将辛辛苦苦得到的中间参数保留下来,不然…

在使用tf来训练模型的时候,难免会出现中断的情况.这时候自然就希望能够将辛辛苦苦得到的中间参数保留下来,不然下次又要重新开始. 保存模型的方法: #之前是各种构建模型graph的操作(矩阵相乘,sigmoid操作等...) saver=tf.train.Saver()#生成saver with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer())#先对模型进行初始化 #然后将数据丢入模型进行训练blabla #训练完之…

报错:class BeholderHook(tf.estimator.SessionRunHook):AttributeError: module 'tensorflow.python.estimator.estimator_lib' has no attribute 'SessionRunHook' 检查tensorboard的安装情况:pip3 list 发现tensorboard与tensorflow的版本不一致:卸载 pip3 uninstall tensorboard:重新安装 pip…

再次必须写一篇博客,一次来说明这打开tensorboard的艰难之路,遇到了好多错误,真的是走了好多弯路,最后还是解决了 一开始总是报错,不知道是为什么,其实还是自己没有看懂原理,就冲动的开始招呼画瓢,结果找错的痛苦也就是不可避免了 这个是一开始的报错的文件的内容,当然一开始我并不知道,应该写一个将程序写入一个logs文件夹中,所以也就找不到logs文件,因此也就不可能执行成功. 现在说明一下启动tensorboard的步骤: 1.先建立一个测试的程序shl-MacBook-Pro-3:vi_p…

按照网上的教程,我无法正常启动tensorboard,全过程没有报错,但是打开tensorboard显示No dashboards are active for the current data set.这就很奔溃了.为此,找了很多博客,特地总结一番. 本文包含TensorBoard的使用及启动方法,以及针对该问题的一些解决方案. TensorBoard的使用及启动方法 先看一个例子,代码如下: import tensorflow as tf # 定义一个简单的计算图,实现向量加法的操作. in…

https://vivekcek.wordpress.com/tag/tensorboard-windows/   Visualise Computational Graphs with Tensorboard and Tensorflow Posted by vivekcek on August 6, 2017 In this post i will show , how you can visualise computational graphs created by tensorflow…

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…

转载请注明作者:梦里风林 Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes 欢迎star,有问题可以到Issue区讨论 官方教程: https://www.tensorflow.org/versions/master/how_tos/graph_viz/index.html TensorFlow自带的一个强大的可视化工具 功能 这是TensorFlow在MNIST实验数据上得到Tensorboard结果 Event: 展示训练过程中的统计数据(最值…

为了更方便的理解.调试和优化TF程序,我们可以使用TensorBoard(可视化工具).可以使用TensorBoard查看graph,绘制图表执行过程中的定量指标.TensorBoard是完全可配置的. 1 序列化数据(Serializing the data)到磁盘 TensorBoard通过读取TF事件文件进行操作,该文件包含了在TF运行过程中产生的摘要数据(summary data) 首先创建从中要收集摘要数据的TF图,并决定图中的哪些点(nodes)需要summary operation…

为了更方便 TensorFlow 程序的理解.调试与优化,TensorFlow发布了一套叫做 TensorBoard 的可视化工具.你可以用 TensorBoard 来展现你的 TensorFlow 图像,绘制图像生成的定量指标图以及附加数据. TensorBoard工具通过读取TensorFlow产生的事件(events)文件来进行图像绘制,其中这个事件文件是在运行TensorFlow时产生的summary数据.简单地说,可以将TensorBoard的使用分为两步:数据序列化和启动Tensor…

首先介绍几个用法: with tf.name_scope(name = "inputs"): 这个是用于区分区域的.如,train,inputs等. xs = tf.placeholder(tf.float32,[None,1],name = "x_input") name用于对节点的命名. merged = tf.summary.merge_all() 注:这里很多代码可能跟莫烦老师的代码并不一样,主要是由于版本变迁,tensorflow很多函数改变. 这一步很重…

TensorBoard 使用和问题解决 一.启动TensorBoard 1) python tensorflow/tensorboard/tensorboard.py --logdir=path/to/log-directory logdir 指向 SummaryWriter 序列化数据的存储路径. 通过在浏览器中输入 localhost:6006 来查看 TensorBoard. 2)pip安装了 TensorBoard tensorboard --logdir=/path/to/log-di…

Docker 运行Tensorboard 和 jupyter的正确方法 网上找了很多方法都是jupyter 运行正常但不知道如何打开Tensorboard.折腾了很久,实验很多中方法最终找到了一个正确的方式. 首先创建docker volumes docker volume create --name notebooks docker volume create --name logs 注: 这个是docker创建的volume 用来供jupyter 运行的notebook 和log 保存的卷信…

前言 在上一篇中,我简单介绍了一下Tensorflow以及在本机及阿里云的PAI平台上跑通第一个示例的步骤.在本篇中我将稍微讲解一下几个基本概念以及Tensorflow的基础语法. 本文代码都是基于API版本r1.4.本文中本地开发环境为Pycharm,在文中不再赘述. 名词解释 核心概念 和很多开发语言设计一样,Tensorflow提供了多个级别的客户端API,其中最底层叫Tensorflow Core,使用这一层API可以完全控制Tensorflow,但是使用难度上也相对较大.在Tensor…

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…

前言 只有光头才能变强. 文本已收录至我的GitHub仓库,欢迎Star:https://github.com/ZhongFuCheng3y/3y 回顾前面: 从零开始学TensorFlow[01-搭建环境.HelloWorld篇] 什么是TensorFlow? TensorFlow读写数据 如何理解axis? 这篇文章主要讲讲TensorBoard的基本使用以及name_scope和variable_scope的区别 一.入门TensorBoard 首先来讲讲TensorBoard是什么吧,我…

TensorBoard TensorFlow自带的可视化工具,能够以直观的流程图的方式,清楚展示出整个神经网络的结构和框架,便于理解模型和发现问题. 可视化学习:https://www.tensorflow.org/guide/summaries_and_tensorboard 图的直观展示:https://www.tensorflow.org/guide/graph_viz 直方图信息中心:https://www.tensorflow.org/guide/tensorboard_histogr…

tensorflow自带了可视化的工具:Tensorboard.有了这个可视化工具,可以让我们在调整各项参数时有了可视化的依据. 本次我们先用Tensorboard来可视化Tensorflow的结构. 在输出tensorflow结构的关键步骤是: writer = tf.summary.FileWriter("E:/todel/data/tensorflow", sess.graph) 这个函数中把当前的tensorflow的结构图输出到指定的目录下. 而为了能够使输出的结构能够有一定…

github上的tensorboard项目:https://github.com/tensorflow/tensorboard/blob/master/README.md 目录 基础介绍 基本使用 几种图 实例源码 一.基本介绍 tensorboard:一个网页应用,可以方便观察TensorFlow的运行过程和网络结构等(过程可视化) 工作流程 Summary Ops:从TensorFlow获取数据 Ops是指tf.matmul.tf.nn.relu等,也就是在TensorFlow图中的操作 执…

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…

运行神经网络时,跟踪网络参数,以及输入输出是很重要的,可据此判断模型是否在学习,损失函数的值是否在不断减小.Tensorboard通过可视化方法,用于分析和调试网络模型. 使用tensorboard的流程: 1.构建计算流图,即完成代码部分 2.为要观察的操作节点添加summary 3.使用sess.run()启动计算流图 4.在anaconda prompt下启动tensorboard,如:tensorboard --logdir=***,其中***表示存放log的目录 5.在浏览器下查看可视…

因为我的环境变量设置的不是python3.5,所以走了一些弯路. 启动tensorboard后,graphs里总是什么都没有 最后再stackoverflow里找到答案 https://stackoverflow.com/questions/41157645/tensorflow-tensorboard-on-windows-shows-a-blank-page   If your summaries are in, e.g. "E:\tf\summaries", start cmd…

Tensorflow官方推出了可视化工具Tensorboard,可以帮助我们实现以上功能,它可以将模型训练过程中的各种数据汇总起来存在自定义的路径与日志文件中,然后在指定的web端可视化地展现这些信息. 1.Tensorboard的数据形式 Tensorboard可以记录与展示以下数据形式: (1)标量Scalars 展示的是标量的信息,我程序中用tf.summary.scalars()定义的信息都会在这个窗口. 回顾程序中定义的标量有:准确率accuracy,dropout的保留率,隐藏层中的…