Visual DL是由 PaddlePaddle 和 ECharts 合作推出的一款深度学习可视化工具,其能够可视化scalar、参数分布、模型结构、图像等。底层采用C++编写,上层SDK以python为主,也可以使用C++集成到其它平台。 如果你正在寻求深度学习任务设计的可视化 ...
上篇文章我们讲了如何对模型进行可视化,用的keras手动绘图输出CNN训练的中途结果,本篇文章将讲述如何用PaddlePaddle新开源的VisualDL来进行可视化。在讲VisualDL之前,我们先了解一下常用的Tensorflow的可视化工具 Tensorboard。 Tensorflow的可视化 Tensorboard是Tensorflow自带的可视化模块,我们可以通过Tensorboar ...
2018-01-26 11:09 8 5239 推荐指数:
Visual DL是由 PaddlePaddle 和 ECharts 合作推出的一款深度学习可视化工具,其能够可视化scalar、参数分布、模型结构、图像等。底层采用C++编写,上层SDK以python为主,也可以使用C++集成到其它平台。 如果你正在寻求深度学习任务设计的可视化 ...
前面几篇文章讲到了卷积神经网络CNN,但是对于它在每一层提取到的特征以及训练的过程可能还是不太明白,所以这节主要通过模型的可视化来神经网络在每一层中是如何训练的。我们知道,神经网络本身包含了一系列特征提取器,理想的feature map应该是稀疏的以及包含典型的局部信息。通过模型可视化能有一些 ...
图像语义分割预测标签可视化 前言 图像语义分割任务中,网络输出后经过概率化处理(sigmoid/softmax)和取索引(torch.argmax)后可以得到一个标签数组,标签的值为0/1/2/3...一个值代表一个类别。 这里记录一下输出结果的可视化方法。 方法 标签 ...
3. 模型可视化: VisualDL实现paddle框架模型的可视化 VisualDL 是 paddle 可视化分析工具, 以丰富的图表呈现: 训练参数变化趋势、 模型结构、数据样本、直方图、PR曲线、高维数据分布。 3.1 VisualDL 工具介绍 1)安装方式 ...
前言 在训练深度学习模型时,常想一窥网络结构中的attention层权重分布,观察序列输入的哪些词或者词组合是网络比较care的。在小论文中主要研究了关于词性POS对输入序列的注意力机制。同时对比实验采取的是words的self-attention机制。 效果 下图主要包含两列 ...
训练后的权重等个训练参数的value以后,** 即借助绘图工具可视化**, 借助深度学习的可视化的 ...
首先将caffe的根目录作为当前目录,然后加载caffe程序自带的小猫图片,并显示。 图片 ...
通过前面的学习,我们已经能够正常训练各种数据了。设置好solver.prototxt后,我们可以把训练好的模型保存起来,如lenet_iter_10000.caffemodel。 训练多少次就自动保存一下,这个是通过snapshot进行设置的,保存文件的路径及文件名前缀 ...