Visual DL是由 PaddlePaddle 和 ECharts 合作推出的一款深度學習可視化工具,其能夠可視化scalar、參數分布、模型結構、圖像等。底層采用C++編寫,上層SDK以python為主,也可以使用C++集成到其它平台。 如果你正在尋求深度學習任務設計的可視化 ...
上篇文章我們講了如何對模型進行可視化,用的keras手動繪圖輸出CNN訓練的中途結果,本篇文章將講述如何用PaddlePaddle新開源的VisualDL來進行可視化。在講VisualDL之前,我們先了解一下常用的Tensorflow的可視化工具 Tensorboard。 Tensorflow的可視化 Tensorboard是Tensorflow自帶的可視化模塊,我們可以通過Tensorboar ...
2018-01-26 11:09 8 5239 推薦指數:
Visual DL是由 PaddlePaddle 和 ECharts 合作推出的一款深度學習可視化工具,其能夠可視化scalar、參數分布、模型結構、圖像等。底層采用C++編寫,上層SDK以python為主,也可以使用C++集成到其它平台。 如果你正在尋求深度學習任務設計的可視化 ...
前面幾篇文章講到了卷積神經網絡CNN,但是對於它在每一層提取到的特征以及訓練的過程可能還是不太明白,所以這節主要通過模型的可視化來神經網絡在每一層中是如何訓練的。我們知道,神經網絡本身包含了一系列特征提取器,理想的feature map應該是稀疏的以及包含典型的局部信息。通過模型可視化能有一些 ...
圖像語義分割預測標簽可視化 前言 圖像語義分割任務中,網絡輸出后經過概率化處理(sigmoid/softmax)和取索引(torch.argmax)后可以得到一個標簽數組,標簽的值為0/1/2/3...一個值代表一個類別。 這里記錄一下輸出結果的可視化方法。 方法 標簽 ...
3. 模型可視化: VisualDL實現paddle框架模型的可視化 VisualDL 是 paddle 可視化分析工具, 以豐富的圖表呈現: 訓練參數變化趨勢、 模型結構、數據樣本、直方圖、PR曲線、高維數據分布。 3.1 VisualDL 工具介紹 1)安裝方式 ...
前言 在訓練深度學習模型時,常想一窺網絡結構中的attention層權重分布,觀察序列輸入的哪些詞或者詞組合是網絡比較care的。在小論文中主要研究了關於詞性POS對輸入序列的注意力機制。同時對比實驗采取的是words的self-attention機制。 效果 下圖主要包含兩列 ...
訓練后的權重等個訓練參數的value以后,** 即借助繪圖工具可視化**, 借助深度學習的可視化的 ...
首先將caffe的根目錄作為當前目錄,然后加載caffe程序自帶的小貓圖片,並顯示。 圖片 ...
通過前面的學習,我們已經能夠正常訓練各種數據了。設置好solver.prototxt后,我們可以把訓練好的模型保存起來,如lenet_iter_10000.caffemodel。 訓練多少次就自動保存一下,這個是通過snapshot進行設置的,保存文件的路徑及文件名前綴 ...