原文:tensorflow2.0——tensorboard画图使用

进入项目路径 输入 tensorboard logdir 文件夹名 监听该文件夹 代码中编写将数据写入本地: . 标量数据写入: . 图片数据写入: 结果展示: 多张图片显示 直接传入多张图片 : 多张图片 将多张图片转化为 张图片 数据写入: 结果展示: ...

2020-08-20 17:47 0 1180 推荐指数:

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tensorflow2.0的介绍与基本使用

本文内容来自该网址https://github.com/zht007/tensorflow-practice,非常感谢作者为学者提供简洁又精髓的学习资料。 谷歌免费使用GPU与CPU 万事开头难,对于机器学习初学者来说,最困难的可能是如何在计算机中搭建机器学习所需要的环境,特别是如何配置GPU ...

Mon Feb 10 07:34:00 CST 2020 0 704
tensorflow2.0第4章 Tensorflow dataset使用

介绍Tensorflow dataset空间下API的使用,dataset API主要用于读取数据。本届课程通过在房价预测问题上的实战详细的介绍如何使用tf.dataset读取csv文件和tfrecord文件。 tf.data在tensorflow中是用于处理数据的,主要用来读取数据,并在一些 ...

Fri Jan 10 04:50:00 CST 2020 0 438
tensorflow2.0使用多GPU训练模型

如果使用多GPU训练模型,推荐使用内置fit方法,较为方便,仅需添加2行代码。 在Colab笔记本中:修改->笔记本设置->硬件加速器 中选择 GPU 注:以下代码只能在Colab 上才能正确执行。 可通过以下colab链接测试效果《tf_多GPU》: https ...

Mon Apr 13 20:57:00 CST 2020 0 3437
tensorflow2.0使用单GPU训练模型

深度学习的训练过程常常非常耗时,一个模型训练几个小时是家常便饭,训练几天也是常有的事情,有时候甚至要训练几十天。 训练过程的耗时主要来自于两个部分,一部分来自数据准备,另一部分来自参数迭代。 当数据准备过程还是模型训练时间的主要瓶颈时,我们可以使用更多进程来准备数据。 当参数迭代过程成为训练 ...

Mon Apr 13 20:31:00 CST 2020 0 4172
tensorflow2.0使用TPU训练模型

如果想尝试使用Google Colab上的TPU来训练模型,也是非常方便,仅需添加6行代码。 在Colab笔记本中:修改->笔记本设置->硬件加速器 中选择 TPU 注:以下代码只能在Colab 上才能正确执行。 可通过以下colab链接测试效果《tf_TPU》: https ...

Mon Apr 13 21:06:00 CST 2020 0 1658
tensorflow2.0——LSTM

相比simplernn多了三个门,记忆、输入、输出 记忆门(遗忘门,1为记住0为遗忘): 输入门: C:    输出门:    总:   ...

Sat Oct 17 06:59:00 CST 2020 0 1434
Tensorflow2.0

Tensorflow2.0 Tensorflow 简介 Tensorflow是什么 Google开源软件库 采用数据流图,用于数值计算 支持多平台 GPU CPU 移动设备 最初 ...

Tue Dec 24 01:33:00 CST 2019 0 238
 
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