https://www.jianshu.com/p/46eb3004beca 1 引言 我们都知道tensorflow框架可以使用tensorboard这一高级的可视化的工具,为了使用tensorboard这一套完美的可视化工具,未免可以将其应用到Pytorch中,用于 ...
版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC . BY SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接:https: blog.csdn.net xiaoxifei article details 最近刚刚发现一个非常好用的显示模型神器Netron https: github.com lutzroeder Netron 借助这个工具可以像windows的软件一样导入已经训练好的模型加权重即可 ...
2019-08-30 15:30 0 742 推荐指数:
https://www.jianshu.com/p/46eb3004beca 1 引言 我们都知道tensorflow框架可以使用tensorboard这一高级的可视化的工具,为了使用tensorboard这一套完美的可视化工具,未免可以将其应用到Pytorch中,用于 ...
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: conda install -n pytorch python-graphviz 或者 sudo ...
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 ...
tensorboard --logdir runs 改为 tensorboard --logdir=D:\model\tensorboard\runs 重点 在网上看了很多方法后发现将原本链接中 ...
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() ...
我们知道,对于pytorch上的搭建动态图的代码的可读性非常高,实际上对于一些比较简单的网络,比如alexnet,vgg阅读起来就能够脑补它们的网络结构,但是对于比较复杂的网络,如unet,直接从代码脑补网络结构可能就比较吃力 tensorflow上的tensorboard进行计算图的可视化可谓 ...
可视化loss和acc 参考https://www.jianshu.com/p/46eb3004beca 环境安装: conda activate xxx pip install tensorboardX pip install tensorflow 代码: from ...
环境依赖: pytorch 0.4以上 tensorboardX: pip install tensorboardX、pip install tensorflow 在项目代码中加入tensorboardX的记录代码,生成文件并返回到浏览器中显示可视化结果。 官方示例 ...