import tensorflow as tf import numpy as np def add_layer(inputs, in_size, out_size, n_layer, activation_function=None): # add one more layer and return the output of this layer layer_name = 'layer%s' % n_layer with tf.name_scope(layer_name): with tf.

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

打开Python Shell,执行以下代码: import tensorflow as tf import numpy as np #输入数据 x_data = np.linspace(-1,1,300)[:, np.newaxis] noise = np.random.normal(0,0.05, x_data.shape) y_data = np.square(x_data)-0.5+noise #输入层 with tf.name_scope('input_layer'): #输入层.将这两

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

Windows下坑太多...... 在启动TensorBoard的过程,还是遇到了一些问题.接下来简单的总结一下我遇到的坑.        1.我没找不到log文件?!              答:所谓的log文件其实就是在你train过程中保存的关于你train的所有详尽信息.                     文件的格式是:events.out.tfevents.1493741531.DESKTOP-CJI9GBL                     你只需要找出events.o

目录 pix2pix-tensorflow搭建过程 1. 环境搭建 2. 环境说明 3. 开始搭建 4. 训练结果说明 5. 数据集 5.1 图片格式说明 5.3 从先用图片创建图像对 5.4 如何进行着色 6. 训练 6.1 图片对 6.2 上色 提示 7. 测试 8. Code Validation 9. 参考文献 pix2pix-tensorflow搭建过程 对抗神经网络 1. 环境搭建 参考:https://www.cnblogs.com/pprp/p/9463974.html 官方详细

简介 本文旨在知道您使用低级别TensorFlow API(TensorFlow Core)开始编程.您可以学习执行以下操作: 管理自己的TensorFlow程序(tf.Graph)和TensorFlow运行时(tf.Session),而不是依靠Estimator来管理它们 使用tf.Session运行TensorFlow操作 在此低级别环境中使用高级别组件(数据集.层和feature_columns) 构建自己的训练循环,而不是使用Estimator提供的训练循环 我们建议尽可能使用高阶的AP

1)安装Protobuf TensorFlow内部使用Protocol Buffers,物体检测需要特别安装一下. # yum info protobuf protobuf-compiler 2.5.0 <-版本太低需要protobuf 2.6.1以上版本 # yum -y install autoconf automake libtool curl make g++ unzip # cd /usr/local/src/ # wget https://github.com/google/prot

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

前言 今天基于tensorflow训练一个检测模型,本应看到训练曲线的,却只见到一个文件events.out.tfevents.1570520647.hostname,后来发现这个文件可以查看训练曲线的一些信息. 问题1:如何基于events.out.tfevents.1570520647.hostname查看信息: 在终端使用以下命令即可 tensorboard --logdir=/home/username/xx/events_dir 可以查看tensorboard可使用的命令,此处logd

花间提壶华小厨 1. Tensorboard简介 对大部分人而言,深度神经网络就像一个黑盒子,其内部的组织.结构.以及其训练过程很难理清楚,这给深度神经网络原理的理解和工程化带来了很大的挑战.为了解决这个问题,tensorboard应运而生.Tensorboard是tensorflow内置的一个可视化工具,它通过将tensorflow程序输出的日志文件的信息可视化使得tensorflow程序的理解.调试和优化更加简单高效.Tensorboard的可视化依赖于tensorflow程序运行输出的日志

代码: https://github.com/ikuokuo/start-scaled-yolov4 Scaled-YOLOv4 代码: https://github.com/WongKinYiu/ScaledYOLOv4 论文: https://arxiv.org/abs/2011.08036 文章: https://alexeyab84.medium.com/scaled-yolo-v4-is-the-best-neural-network-for-object-detection-on-m

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

系列博客链接: (一)TensorFlow框架介绍:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038395.html 本文概述: 说明图的基本使用 应用tf.Graph创建图.tf.get_default_graph获取默认图 知道开启TensorBoard过程 知道图当中op的名字 1.什么是图结构 图包含了一组tf.Operation代表计算单元的对象和tf.Tensor代表计算单元之间流动的数据. 2.图相关操作 2.1 图中操作.会话默认属性 默认op.

作为前端,一直以来都知道HTTP劫持与XSS跨站脚本(Cross-site scripting).CSRF跨站请求伪造(Cross-site request forgery).但是一直都没有深入研究过,前些日子同事的分享会偶然提及,我也对这一块很感兴趣,便深入研究了一番. 最近用 JavaScript 写了一个组件,可以在前端层面防御部分 HTTP 劫持与 XSS. 当然,防御这些劫持最好的方法还是从后端入手,前端能做的实在太少.而且由于源码的暴露,攻击者很容易绕过我们的防御手段.但是这不代表我

一.简介: Tomcat在高并发环境下处理动态请求时性能很低,而在处理静态页面更加脆弱.虽然Tomcat的最新版本支持epoll,但是通过Nginx来处理静态页面要比通过Tomcat处理在性能方面好很多. 二.下载安装: 下载nginx http://nginx.org/en/download.html 下载解压后放到F:\nginx-1.7.1(官网这样要求的,不知道放其它盘有没有问题) 启动nginx.exe,然后在浏览器输入127.0.0.1即可 配置自己的项目测试 第二环节我们使用了默认

转载  未测 供参考 另外这篇文章也不错.http://blog.csdn.net/wang379275614/article/details/47778201 一.简介: Tomcat在高并发环境下处理动态请求时性能很低,而在处理静态页面更加脆弱.虽然Tomcat的最新版本支持epoll,但是通过Nginx来处理静态页面要比通过Tomcat处理在性能方面好很多. 二.下载安装: 下载nginx http://nginx.org/en/download.html 下载解压后放到C:\nginx-

在本篇,我通过使用新建“Session ”对话框来创建新的扩展事件会话.定义一个自己的扩展事件,动作和谓词,并且发布一个以收集事件数据为目的的会话. 首先从UI开始 在SQLServer2008R2以后(不包括2008R2),才引入扩展事件的内置UI.2008的版本可以通过安装插件的形式或者使用T-sql语句来实现扩展事件.如果是2012以后的SSMS客户端,也可以访问2008 的数据库实例,但是看不到扩展事件UI.在2008版本中缺少UI,意味着必须写T-SQL和XQuery来挖掘事件数据.2

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

一.简介: Tomcat在高并发环境下处理动态请求时性能很低,而在处理静态页面更加脆弱.虽然Tomcat的最新版本支持epoll,但是通过Nginx来处理静态页面要比通过Tomcat处理在性能方面好很多. 二.下载安装: 下载nginx http://nginx.org/en/download.html 下载解压后放到C:\nginx-1.0.4(官网这样要求的,不知道放其它盘有没有问题) 启动nginx.exe,然后在浏览器输入127.0.0.1即可 配置自己的项目测试 第二环节我们使用了默认