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

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

一.前述 TensorBoard是tensorFlow中的可视化界面,可以清楚的看到数据的流向以及各种参数的变化,本文基于一个案例讲解TensorBoard的用法. 二.代码 设计一个MLP多层神经网络来训练数据 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data max_steps = 1000#最大迭代次数 learning_rate = 0.001#学习率 dropout =

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

tensorflow基于图结构深度学习框架,内部通过session实现图和计算内核交互. tensorflow基本数学运算用法. import tensorflow as tf sess = tf.Session() a = tf.placeholder("float") b = tf.placeholder("float") c = tf.constant(6.0) d = tf.mul(a, b) y = tf.mul(d, c) print sess.run(

# 创建神经网络, 使用tensorboard 展示graph/histogram/scalar import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 若没有 pip install matplotlib # 定义一个神经层 def add_layer(inputs, in_size, out_size,n_layer, activation_function=None): #add one mo

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

首先代码如下: def word_vis(self,file,txtname):#生成的模型存放的地址:word_vismodel'+file为新建的文件夹名 txtname是通过word2vec生成 的词向量txt文档地址 from tqdm import tqdm import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.contrib.tensorboard.plugins import projector import os i

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

1. tf.reuse_default_graph() # 对graph结构图进行清除和重置操作 2.tf.summary.FileWriter(path)构造writer实例化,以便进行后续的graph写入 参数说明:path表示路径 3.writer.add_graph(sess.graph) 将当前参数的graph写入到tensorboard中 参数说明:sess.graph当前的网络结构图 4. summ = tf.summary.merge_all() # 将所有的summary都添加

# 创建神经网络, 使用tensorboard 展示graph import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 若没有 pip install matplotlib # 定义一个神经层 def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None): #add one more layer and return the o

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

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

可视化学习Tensorboard TensorBoard 涉及到的运算,通常是在训练庞大的深度神经网络中出现的复杂而又难以理解的运算.为了更方便 TensorFlow 程序的理解.调试与优化,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. 数据序列化-events文件 TensorBoard 通过读取 TensorFlow 的事件文件来运行.TensorFlow 的事件文件包括

Tensorflow命名空间与计算图可视化 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 强烈推荐Tensorflow实战Google深度学习框架 实验平台: Tensorflow1.4.0 python3.5.0 Tensorflow可视化得到的图并不仅是将Tensorflow计算图中的节点和边直接可视化,它会根据每个Tensorflow计算节点的命名空间来整理可视化得到效果图,使得神经网络的整体结构不会被过多的细节所淹没.除了显示Tensorflow计算图的结构,Tens

创建神经网络模型 1.构建神经网络结构,并进行模型训练 import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt #python的结果可视化模块 """定义一个添加神经层的函数 inputs:输入数据 in_size:输入神经元的个数 out_size:输出神经元的个数 activation_function:激活函数"""def add_layer(inpu

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

可视化Tensorboard •数据序列化-events文件 TensorBoard 通过读取 TensorFlow 的事件文件来运行 •tf.summary.FileWriter('/tmp/tensorflow/summary/test/',graph= default_graph) 返回filewriter,写入事件文件到指定目录(最好用绝对路径),以提供给tensorboard使用 •开启 tensorboard --logdir=/tmp/tensorflow/summary/test

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

一.前言 为了更好的理解Neural Network,本文使用Tensorflow实现一个最简单的神经网络,然后使用MNIST数据集进行测试.同时使用Tensorboard对训练过程进行可视化,算是打响学习Tensorflow的第一枪啦. 看本文之前,希望你已经具备机器学习和深度学习基础. 机器学习基础可以看我的系列博文: https://cuijiahua.com/blog/ml/ 深度学习基础可以看吴恩达老师的公开课: http://mooc.study.163.com/smartSpec/

在tensorboard上显示运行图: import tensorflow as tf a = tf.constant(10,name="a") b = tf.constant(90,name="b") y = tf.Variable(a+b*2,name='y') init=tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess: merged = tf.summary.merge_all() wri