tensorboard学习笔记

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tensorboard学习笔记

TensorBoard 默认是不会记录每个节点的用时.耗费的内存大小等这些信息的,那么如何才能在图上显示这些信息呢?关键就是如下这些代码,主要就是在 sess.run() 中加入 options 和 run_metadata 参数. #定义TensorFlow运行选项,设置trace_lever FULL_TRACE run_options = tf.RunOptions(trace_level=tf.RunOptions.FULL_TRACE) #定义TensorFlow运行元信息,记录训练运…

学习笔记TF039:TensorBoard

首先向大家和<TensorFlow实战>的作者说句不好意思.我现在看的书是<TensorFlow实战>.但从TF024开始,我在学习笔记的参考资料里一直写的是<TensorFlow实践>,我自己粗心搞错了,希望不至于对大家造成太多误导. TensorBoard,TensorFlow官方可视化工具.展示模型训练过程各种汇总数据.标量(Scalars).图片(Images).音频(audio).计算图(Graphs).数据分布(Distributions).直方图(Hist…

Tensorflow学习笔记2019.01.03

tensorflow学习笔记: 3.2 Tensorflow中定义数据流图张量知识矩阵的一个超集. 超集:如果一个集合S2中的每一个元素都在集合S1中,且集合S1中可能包含S2中没有的元素,则集合S1就是S2的一个超集,反过来,S2是S1的子集. 张量形状: 固定长度: [],() 0阶次:[3],(2,3) 1/2阶次不定长度:[None] 表示任意长度的向量,(None,3) 表示行数任意,3列的矩阵获取Op:tf.shape(tensor, name="tensor_shape&qu…

Deep learning with Python 学习笔记（9）

神经网络模型的优化使用 Keras 回调函数使用 model.fit()或 model.fit_generator() 在一个大型数据集上启动数十轮的训练,有点类似于扔一架纸飞机,一开始给它一点推力,之后你便再也无法控制其飞行轨迹或着陆点.如果想要避免不好的结果(并避免浪费纸飞机),更聪明的做法是不用纸飞机,而是用一架无人机,它可以感知其环境,将数据发回给操纵者,并且能够基于当前状态自主航行.下面要介绍的技术,可以让model.fit() 的调用从纸飞机变为智能的自主无人机,可以自我反省并动…

Deep learning with Python 学习笔记（8）

Keras 函数式编程利用 Keras 函数式 API,你可以构建类图(graph-like)模型.在不同的输入之间共享某一层,并且还可以像使用 Python 函数一样使用 Keras 模型.Keras 回调函数和 TensorBoard 基于浏览器的可视化工具,让你可以在训练过程中监控模型对于多输入模型.多输出模型和类图模型,只用 Keras 中的 Sequential模型类是无法实现的.这时可以使用另一种更加通用.更加灵活的使用 Keras 的方式,就是函数式API(functional…

tensorflow学习笔记-bili莫烦

bilibili莫烦tensorflow视频教程学习笔记 1.初次使用Tensorflow实现一元线性回归 # 屏蔽警告 import os os.environ[' import numpy as np import tensorflow as tf # create dataset x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) y_data = x_data * 2 + 5 ### create tensorflow structure St…