與訓練過程可視化 （六）tensorflow筆記：使用tf來實現word2vec 保存與讀取模型 ...

在使用tf來訓練模型的時候，難免會出現中斷的情況。這時候自然就希望能夠將辛辛苦苦得到的中間參數保留下來，不然下次又要重新開始。 保存模型的方法： 將模型保存好以后，載入也比較方便。 使用tensorboard來使訓練過程可視化 tensorflow還提供了一個 ...

1.功能 采用python的gensim模塊訓練的word2vec模型，然后采用tensorflow讀取模型可視化embedding向量 ps:采用C++版本訓練的w2v模型，python的gensim模塊讀不了。 2.python訓練word2vec模型代碼 ...

TensorFlow提供了一個可視化工具TensorBoard，它能夠將訓練過程中的各種繪制數據進行展示出來，包括標量，圖片，音頻，計算圖，數據分布，直方圖等，通過網頁來觀察模型的結構和訓練過程中各個參數的變化。 Tensorboard通過一個日志展示系統進行數據可視化，在session運行圖 ...

TensorFlow提供了一個用於保存模型的工具以及一個可視化方案 這里使用的TensorFlow為1.3.0版本 一、保存模型數據 模型數據以文件的形式保存到本地； 使用神經網絡模型進行大數據量和復雜模型訓練時，訓練時間可能會持續增加，此時為避免訓練過程出現不可逆的影響，並驗證 ...

plot_model接收兩個可選參數： show_shapes：指定是否顯示輸出數據的形狀，默認為False show_layer_names:指定是否顯示層名稱,默認為Tr ...

參考: http://blog.csdn.net/l18930738887/article/details/55000008 http://www.jianshu.com/p/19bb60b52d ...

TensorFlow 可視化中間卷積層圖像方法 主要函數 參數解析 name：A name for the generated node. Will also serve as a series name in TensorBoard. tensor：A 4-D uint8 ...