# -*- 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…

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…

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…

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…

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…

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data from tensorflow.contrib.tensorboard.plugins import projector #载入数据集 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True) #运行次数 max_steps = 1001 #图片数量 ima…

TensorFlow 使用 TensorBoard 来提供计算图形的图形图像.这使得理解.调试和优化复杂的神经网络程序变得很方便.TensorBoard 也可以提供有关网络执行的量化指标.它读取 TensorFlow 事件文件,其中包含运行 TensorFlow 会话期间生成的摘要数据. 具体做法 使用 TensorBoard 的第一步是确定想要的 OP 摘要.以 DNN 为例,通常需要知道损失项(目标函数)如何随时间变化.在自适应学习率的优化中,学习率本身会随时间变化.可以在 tf.summa…

最近看到一份不错的深度学习资源--Stanford中的CS20SI:<TensorFlow for Deep Learning Research>,正好跟着学习一下TensorFlow的基础,还是收获颇丰,随手整理成博客随时翻阅. 为什么选择TensorFlow? 自从12年AlexNet获得ImageNet大赛的冠军后,深度学习开始流行起来,也因为硬件的快速发展GPU并行计算配合易用的API,让深度学习以及神经网络大放光彩. 深度学习的框架其实有很多,目前来说最火的还要数Pytorch.Te…

前言 已完成数据预处理工作,具体参照: 基于TensorFlow Object Detection API进行迁移学习训练自己的人脸检测模型(一) 设置配置文件 新建目录face_faster_rcnn 将上文已完成预数据处理的目录data移动至face_faster_rcnn目录下, 并在face_faster_rcnn目录下创建face_label.pbtxt文件,内容如下: item { id: 1 name: 'face' } 在已下载的TensorFlow Object Detecti…

代码已上传到github:https://github.com/taishan1994/tensorflow-text-classification 往期精彩: 利用TfidfVectorizer进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 利用RNN进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 利用CNN进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 利用transformer进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 基于tensorflow的中文文本分类 数据集:复旦中文语料,包含20类数据集下载地址:h…

简介 TensorFlow-Bitcoin-Robot:一个基于 TensorFlow LSTM 模型的 Bitcoin 价格预测机器人. 文章包括一下几个部分: 1.为什么要尝试做这个项目? 2.为什么选取了这个模型? 3.模型的数据从哪里来? 4.模型的优化过程? 5.项目可以进一步提升的方向. 对于以比特币为首的数字货币近期的表现,只能用疯狂来形容.来自比特币交易平台的最新价格行情显示,就在此前一天,比特币盘中最高价格达到29838.5元,距离3万元大关仅有咫尺之遥.比特币最近火热的行情,…

前面介绍过了Tensorflow的基本概念,比如如何使用tensorboard查看计算图.本篇则着重介绍和整理下Constant相关的内容. 基于TensorFlow的深度学习系列教程 1--Hello World! 常量的概念 在tensorflow中,数据分为几种类型: 常量Constant.变量Variable.占位符Placeholder.其中: 常量:用于存储一些不变的数值,在计算图创建的时候,调用初始化方法时,直接保存在计算图中 变量:模型训练的参数,比如全连接里面的W和bias 占…

随着跟着TensorFlow视频学习,学到Tensorboard可视化工具这里的时候. 在windows,cmd里面运行,tensorboard --logdir=你logs文件夹地址  这行代码,一直不行. 它提示.它暗示我没配环境变量. 当我配上环境变量后,它还是提示这句. 然后我通过对比笔记本跟台式机的情况. 台式机:windows系统 python版本3.6.4 TensorFlow版本 1.5.0  能正常运行Tensorboard 笔记本:windows系统 python版本3.64…

一.基于TensorFlow的softmax回归模型解决手写字母识别问题 详细步骤如下: 1.加载MNIST数据: input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=true) 2.运行TensorFlow的InterractiveSession: sess = tf.InteractiveSession() 3.构建Softmax回归模型: 占位符tf.placeholder 变量tf.Variable 类别预测与损失函数 tf.nn.softmax…

Tensorflow 笔记 -- tensorboard 的使用 TensorFlow提供非常方便的可视化命令Tensorboard,先上代码 import tensorflow as tf a = tf.constant(5, name="const_a") b = tf.constant(4, name="const_b") c = tf.multiply(a, b, name="mul_a_b") d = tf.add(a, b, name…

title: 使用TensorBoard可视化工具 date: 2018-04-01 13:04:00 categories: deep learning tags: TensorFlow TensorBoard 图表可视化在理解和调试时显得非常有帮助. 安装: pip3 install --upgrade tensorboard 名称域(Name scoping)和节点(Node) 典型的TensorFlow有数以千计的节点,为了简单起见,我们可以为变量名(节点)划分范围. 这个范围称为名称域…

写在前面: 上周微调一个文本检测模型seglink,将特征提取层进行冻结,只训练分类回归层,然而查看tensorboard发现里面有histogram显示模型各个参数分布,看了目前这个训练模型参数分布压根就看不懂,很想知道我的预训练模型的参数分布是怎么个情况,训练了一天了,模型的参数分布较预训练的模型参数有啥变化没有,怎么办呢? 利用tf.summary将模型参数分布在tensorboard可视化: 导入需要的库  设置模型文件夹路径 import TensorFlow as tf from t…

数据集下载地址: 链接:https://pan.baidu.com/s/1l1AnBgkAAEhh0vI5_loWKw提取码:2xq4 创建数据集:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12398285.html 读取数据集:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12422827.html 进行训练:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12448300.html 保存模型并继续进行训练:htt…

简介 TensorFlow-Bitcoin-Robot:一个基于 TensorFlow LSTM 模型的 Bitcoin 价格预测机器人. 文章包括一下几个部分: 1.为什么要尝试做这个项目? 2.为什么选取了这个模型? 3.模型的数据从哪里来? 4.模型的优化过程? 5.项目可以进一步提升的方向. 对于以比特币为首的数字货币近期的表现,只能用疯狂来形容.来自比特币交易平台的最新价格行情显示,就在此前一天,比特币盘中最高价格达到29838.5元,距离3万元大关仅有咫尺之遥.比特币最近火热的行情,…

使用 TensorBoard 可视化模型.数据和训练 在 60 Minutes Blitz 中,我们展示了如何加载数据,并把数据送到我们继承 nn.Module 类的模型,在训练数据上训练模型,并在测试集上测试模型.为了看到发生了什么,当模型训练的时候我们打印输出一些统计值获得对模型是否有进展的感觉.我们可以做的比这更好:PyTorch 整合了 TensorBoard,为可视化训练中的神经网络结果的工具.这篇博文说明了它的一些功能,使用可以被 torchvision.datasets 读入 Py…

FaceRank-人脸打分基于 TensorFlow 的 CNN 模型 隐私 因为隐私问题,训练图片集并不提供,稍微可能会放一些卡通图片. 数据集 130张 128*128 张网络图片,图片名: 1-3.jpg 表示 分值为3 的第3 张图. 你可以把符合这个格式的图片放在 resize_images 来训练模型. 模型 人脸打分基于 TensorFlow 的 CNN 模型 代码参考 : https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/b…

用卷积神经网络基于 Tensorflow 实现的中文文本分类 项目地址: https://github.com/fendouai/Chinese-Text-Classification 欢迎提问:http://tensorflow123.com/ 这个项目是基于以下项目改写: cnn-text-classification-tf 主要的改动: 兼容 tensorflow 1.2 以上 增加了中文数据集 增加了中文处理流程 特性: 兼容最新 TensorFlow 中文数据集 基于 jieba 的中…

ChatGirl 一个基于 TensorFlow Seq2Seq 模型的聊天机器人[中文文档] 简介 简单地说就是该有的都有了,但是总体跑起来效果还不好. 还在开发中,它工作的效果还不好.但是你可以直接训练,并且运行. 包含预处理过的 twitter 英文数据集,训练,运行,工具代码,可以运行但是效果有待提高. 数据集 Twitter 数据集: https://github.com/suriyadeepan/datasets 训练 你需要新建一个 model 文件夹来保存训练完的模型 运行这个文…

通过: 手写数字识别  ----卷积神经网络模型官方案例详解(基于Tensorflow,Python) 手写数字识别  ----Softmax回归模型官方案例详解(基于Tensorflow,Python) 运行程序后得的四个文件,再通过手写的图片判断识别概率 代码: import numpy as np import tensorflow as tf from flask import Flask, jsonify, render_template, request import numpy a…

作者:冯牮 前言 本文不是神经网络或机器学习的入门教学,而是通过一个真实的产品案例,展示了在手机客户端上运行一个神经网络的关键技术点 在卷积神经网络适用的领域里,已经出现了一些很经典的图像分类网络,比如 VGG16/VGG19,Inception v1-v4 Net,ResNet 等,这些分类网络通常又都可以作为其他算法中的基础网络结构,尤其是 VGG 网络,被很多其他的算法借鉴,本文也会使用 VGG16 的基础网络结构,但是不会对 VGG 网络做详细的入门教学 虽然本文不是神经网络技术的入门教…

Google机器学习课程基于TensorFlow  : https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course         https://developers.google.com/machine-learning/crash-course…

http://www.jianshu.com/p/4195577585e6 基于tensorflow的MNIST手写字识别(一)--白话卷积神经网络模型 基于tensorflow的MNIST手写数字识别(二)--入门篇 基于tensorflow的MNIST手写数字识别(三)--神经网络篇 一.本文的意义 因为谷歌官方其实已经写了MNIST入门和深入两篇教程了,那我写这些文章又是为什么呢,只是抄袭?那倒并不是,更准确的说应该是笔记吧,然后用更通俗的语言来解释,并且补充更多,官方文章中没有详细展开的…

问题:完成graph中的算子,并执行tf.Session后,用tensorboard可视化节点时,没有显示图像 1. tensorboard 1.10 我是将log文件存储在E盘下面的,所以直接在E盘下面输入tensorboard --logdir='logs' 重点注意:路径中不能包含中文(不只是命令中的路径,还有运行命令的当前所在路径包含中文的话),导致系统找不到路径. 在存在多个事件文件的情况下,TensorBoard会读取最近生成的一次事件文件. 然后就会出来下面的语句 在浏览器中打开这…

Chatbot-retrieval说基于tensorflow的检索机器人,原版的代码路径是 https://github.com/dennybritz/chatbot-retrieval, 但是在tensorflow 1.x上可能会出现因API变化导致的执行异常.笔者使用的tensorflow-gpu 1.8.0,使用中需要修改models/dual_encoder.py以下几个地方: 你也可以直接拉取笔者的分支:https://github.com/sumatrae/chatbot-retri…