tensorboard可以将训练过程中的一些参数可视化,比如我们最关注的loss值和accuracy值,简单来说就是把这些值的变化记录在日志里,然后将日志里的这些数据可视化。 首先运行训练代码 注意我将训练日志保存在 /home/xxx/logs/ 路径下,打开终端,输入以下命令 ...
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 Tensor ...
2018-01-11 22:34 0 9191 推荐指数:
tensorboard可以将训练过程中的一些参数可视化,比如我们最关注的loss值和accuracy值,简单来说就是把这些值的变化记录在日志里,然后将日志里的这些数据可视化。 首先运行训练代码 注意我将训练日志保存在 /home/xxx/logs/ 路径下,打开终端,输入以下命令 ...
1.安装: conda install pygot conda install graphviz 2.代码:(在test.py中) 导入包 在模型后面利用plot_model() ...
TensorFlow提供了一个可视化工具TensorBoard,它能够将训练过程中的各种绘制数据进行展示出来,包括标量,图片,音频,计算图,数据分布,直方图等,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通过一个日志展示系统进行数据可视化,在session运行图 ...
tensorboard 可视化可以用一下几个步骤实现: 1.在脚本代码当中通过tensorborad()函数返回各个想要可视化的参数以及保存事件文件的目录(在对模型进行优化之后)。 2.在运行完文件之后在后端进入脚本程序所在目录,并输入 tensorboard --logs = 'logs ...
requirements torch tensorboard tensorboardX 其中,tensorboardX必须与tensorboard一起安装到同一环境下。 使用方法 运行上面的代码,将会在文件所在目录生成一个 runs 文件夹,其下有一个名字类似于 ...
部分内容转载自 http://blog.csdn.net/GYGuo95/article/details/78821617,在此表示由衷感谢。 此方法需要安装python-graphviz: co ...
代码如下: 后台cmd下,输入:tensorboard --logdir "C:\Users\Z He\PycharmProjects\he-learn\logs"; 复制链接,在edge中打开,如下: loss率 准确率: 图像: 可视化确实有助于认识 ...
http://ethereon.github.io/netscope/#/editor shift+enter ...