命名空间与计算图可视化介绍了通过TensorBoard的GRAPHS可视化TensorFlow计算图的结构 ...
Tensorflow高维向量可视化 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习 参考文献 强烈推荐Tensorflow实战Google深度学习框架 实验平台: Tensorflow . . python . . MNIST数据集将四个文件下载后放到当前目录下的MNIST data文件夹下 高维向量表示 为了更加直观的了解embedding 向量的效果,TensorBoard 提供了PROJECTOR 界面 ...
2018-07-18 16:06 2 3972 推荐指数:
命名空间与计算图可视化介绍了通过TensorBoard的GRAPHS可视化TensorFlow计算图的结构 ...
节点 2.2 节点信息 3. 监控指标可视化 4. 高维向量可视化 ...
0. 写在前面 参考书 《TensorFlow:实战Google深度学习框架》(第2版) 工具 python3.5.1,pycharm 1. TensorBoard简介 一个简单的TensorFlow程序,在这个程序中完成了TensorBoard日志输出的功能。 #!/usr/bin ...
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 ...
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 ...
参考链接: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5MDUyMDIxNA==&mid=2247514888&idx=2&sn=3884cf5 ...
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可视化详细 2019-09-06 tensorboard可视化的官方学习链接 1.tensorboard可视化的用途 首要的目的是记录tensorflow的Graph,tensorflow的Graph其实就是具象化的算法模型;可以认为tensorflow ...