TensorBoard简介 TensorBoard是TensorFlow自带的一个强大的可视化工具,也是一个Web应用程序套件.TensorBoard目前支持7种可视化,Scalars,Images,Audio,Graphs,Distributions,Histograms和Embeddings.其中可视化的主要功能如下. (1)Scalars:展示训练过程中的准确率.损失值.权重/偏置的变化情况. (2)Images:展示训练过程中记录的图像. (3)Audio:展示训练过程中记录的音频. (

在做项目时,用highcharts做过曲线图,X轴是从后台获取的时间数据,Y轴是从后台获取的Int型数据 1.我的后台数据封装成json格式,数据较多,展示部分数据 2.曲线图的展示 3.前端jsp页面代码 //引入的js <!-- 曲线图 --> <script src="<%=basePath%>Bootstrap/assets/js/highcharts/highcharts.js"></script> <script src

目录 ML-Agents(六)Tennis 一.Tennis介绍 二.环境与训练参数 三.场景基本结构 四.代码分析 环境初始化脚本 Agent脚本 Agent初始化与重置 矢量观测空间 Agent动作反馈 Agent手动操控 五.训练 普通训练(不带可变参数) 可变参数设置 一个可变参数训练 两个可变参数训练 总结 ML-Agents(六)Tennis 喜欢的童靴希望大家多多点赞收藏哦~ 这次Tennis示例研究费了我不少劲,倒不是因为示例的难度有多大,而重点是这个示例的训练过程中遇到了许多问

用惯了tensorflow的小伙伴肯定都用过tensorboard工具吧.虽然Facebook也推出了visdom,但是在一次不小心误触clear之后,我放弃了这个工具(页面的一个clear按钮我本来是想按save的……它们俩一左一右,脑子一热按错了,点击之后clear之后不知道怎么找回曲线数据,真的崩溃) 说回pytorch使用tensorboard吧…… 首先是安装. pip install tensorboardX 这东西虽然是给pytorch用的,但是其实还是走的tensorboard那

1.使用tensorboard可视化ACC,loss等曲线 keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='./Graph', histogram_freq= 0 , write_graph=True, write_images=True) tbCallBack = keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='./Graph', histogram_freq= 0, write_graph=True, write_images=True)

代码里面用tensorboard保存了训练的日志在logs目录里面 用tensorboard命令打开日志目录:tensorboard --logdir="./logs/" 会显示一个网址: TensorBoard 1.6.0 at http://bnrcDL:6006 (Press CTRL+C to quit) 直接在浏览器打开就好了 但远程访问不能这样: 注意不要去输入终端弹出的网址,要用上面这个网址 https://blog.csdn.net/sinat_35512245/art

import tensorflow as tf from sklearn.datasets import load_digits #from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer # load data digits = load_di

PlayGround.http://playground.tensorflow.org .教学目的简单神经网络在线演示.实验图形化平台.可视化神经网络训练过程.在浏览器训练神经网络.界面,数据(DATA).特征(FEATURES).神经网络隐藏层(HIDDEN LAYERS).层中连接线.输出(OUTPUT). 数据.二维平面,蓝色正值,黄色负值.数据形态,圆形.异或.高斯.螺旋.数据配置,调整噪声(noise)大小,改变训练.测试数据比例(ratio),调整入输入每批(batch)数据数量1-

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

摘要: 1.代码例子 2.主要功能内容: 1.代码例子 <TensorFlow实战>使用MLP处理Mnist数据集并TensorBoard上显示 2.主要功能 执行TensorBoard程序,–logdir指定TensorFlow日志路径,TensorBoard自动生成所有汇总数据可视化结果. 例如:tensorboard –logdir=/tmp/tensorflow/mnist/logs/mnist_with_summaries ,将显示的网址(比如:localhost:6006)复制到浏

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

使用tensorboard将keras的训练过程显示出来(动态的.直观的)是一个绝好的主意,特别是在有架设好的VPS的基础上,这篇文章就是一起来实现这个过程. 一.主要原理 keras的在训练(fit)的过程中,显式地生成log日志:使用tf的tensorboard来解析这个log日志,并且通过网站的形式显示出来. fit的时候加上callbacks=[TensorBoard(log_dir='./tmp/log')] 将运行的结果保存在'./tmp/log'下.执行tensorboard 命令

间提壶华小厨 1 Tensorflow监控指标可视化 除了GRAPHS栏目外,tensorboard还有IMAGES.AUDIO.SCALARS.HISTOGRAMS.DISTRIBUTIONS.FROJECTOR.TEXT.PR CURVES.PROFILE九个栏目,本小节将详细介绍这些子栏目各自的特点和用法. 1.1 IMAGES 图像仪表盘,可以显示通过tf.summary.image()函数来保存的png图片文件. 1. # 指定图片的数据源为输入数据x,展示的相对位置为[-1,28,2

本章代码: https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson5/tensorboard_methods.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson5/tensorboard_methods_2.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/les

0703-可视化工具tensorboard和visdom 目录 一.可视化工具概述 二.TensorBoard 三.Visdom 3.1 visdom 概述 3.2 visdom 的常用操作 3.3 visdom.line 可视化和 update 操作 3.4 visdom.image(images) 可视化 3.5 visdom.text 可视化 pytorch完整教程目录:https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/14662511.html 一.可视化工具概

摘要:本篇文章将分享循环神经网络LSTM RNN如何实现回归预测. 本文分享自华为云社区<[Python人工智能] 十四.循环神经网络LSTM RNN回归案例之sin曲线预测 丨[百变AI秀]>,作者:eastmount. 一.RNN和LSTM回顾 1.RNN (1) RNN原理 循环神经网络英文是Recurrent Neural Networks,简称RNN.假设有一组数据data0.data1.data2.data3,使用同一个神经网络预测它们,得到对应的结果.如果数据之间是有关系的,比如

最近做的一个在线气象观测网站要实现一个需求:使用图表展示最近五天温湿度等气象要素的曲线变化 具体效果参考:http://www.weatherobserve.com/showInfoIndex.jsp 图示如下(2016-5-25日的数据): 下面就详述一下实现过程吧(注:相较于原网页我隐去了很多内容,本实现过程就只专注于Echarts图表实现) 一: HTML页面部分,代码如下: <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitio

原文链接 译文\译者鞠大宝 先有UI动画,然后才会有好的UI动画.好的动画会让人惊叹“哇哦!”——因为页面看上去很流畅.很漂亮,最重要的是,自然,一点都不会让人觉得不和谐或者僵硬死板.如果你经常逛Dribbble或者 UpLabs这类网站的话,你就会明白我在说什么了. 一些极好的拓展阅读资源: ·SVG和CSS的路径剪辑动画 ·若干实用的动画技术 ·使用SVG手绘动画 ·新的网页动画API 既然有这么多天才设计师创造了如此漂亮的动画,自然是任何开发者都会想要在自己的项目中引进这些效果.如今,CS

效果图 效果图中我们实现了一个简单的随手指滑动的二阶贝塞尔曲线,还有一个复杂点的,穿越所有已知点的贝塞尔曲线.学会使用贝塞尔曲线后可以实现例如QQ红点滑动删除啦,360动态球啦,bulabulabula~ 什么是贝塞尔曲线? 贝赛尔曲线(Bézier曲线)是电脑图形学中相当重要的参数曲线.更高维度的广泛化贝塞尔曲线就称作贝塞尔曲面,其中贝塞尔三角是一种特殊的实例.贝塞尔曲线于1962年,由法国工程师皮埃尔·贝塞尔(Pierre Bézier)所广泛发表,他运用贝塞尔曲线来为汽车的主体进行设计.贝

1.初始化隐藏某条曲线 series 配置如: [ {name:"发帖", postCountData}, {name:"删帖帖", deleteCountData, visible:false},//该条曲线将不显示 {name:"活跃数",activeCountData} ]; 2.手动触发 chart.series[index].show();//显示 chart.series[index].hide();//隐藏