TensorFlow2.0（9）：TensorBoard可視化
.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important ...
原文：tensorflow2.0——tensorboard畫圖使用
進入項目路徑 輸入 tensorboard logdir 文件夾名 監聽該文件夾 代碼中編寫將數據寫入本地： . 標量數據寫入： . 圖片數據寫入： 結果展示： 多張圖片顯示 直接傳入多張圖片 ： 多張圖片 將多張圖片轉化為 張圖片 數據寫入： 結果展示： ...
2020-08-20 17:47 0 1180 推薦指數：
相關推薦
tensorflow2.0的介紹與基本使用
本文內容來自該網址https://github.com/zht007/tensorflow-practice，非常感謝作者為學者提供簡潔又精髓的學習資料。 谷歌免費使用GPU與CPU 萬事開頭難，對於機器學習初學者來說，最困難的可能是如何在計算機中搭建機器學習所需要的環境，特別是如何配置GPU ...
tensorflow2.0第4章 Tensorflow dataset使用
介紹Tensorflow dataset空間下API的使用，dataset API主要用於讀取數據。本屆課程通過在房價預測問題上的實戰詳細的介紹如何使用tf.dataset讀取csv文件和tfrecord文件。 tf.data在tensorflow中是用於處理數據的,主要用來讀取數據,並在一些 ...
【tensorflow2.0】使用多GPU訓練模型
如果使用多GPU訓練模型，推薦使用內置fit方法，較為方便，僅需添加2行代碼。 在Colab筆記本中：修改->筆記本設置->硬件加速器 中選擇 GPU 注：以下代碼只能在Colab 上才能正確執行。 可通過以下colab鏈接測試效果《tf_多GPU》： https ...
【tensorflow2.0】使用單GPU訓練模型
深度學習的訓練過程常常非常耗時，一個模型訓練幾個小時是家常便飯，訓練幾天也是常有的事情，有時候甚至要訓練幾十天。 訓練過程的耗時主要來自於兩個部分，一部分來自數據准備，另一部分來自參數迭代。 當數據准備過程還是模型訓練時間的主要瓶頸時，我們可以使用更多進程來准備數據。 當參數迭代過程成為訓練 ...
【tensorflow2.0】使用TPU訓練模型
如果想嘗試使用Google Colab上的TPU來訓練模型，也是非常方便，僅需添加6行代碼。 在Colab筆記本中：修改->筆記本設置->硬件加速器 中選擇 TPU 注：以下代碼只能在Colab 上才能正確執行。 可通過以下colab鏈接測試效果《tf_TPU》： https ...
tensorflow2.0——LSTM
相比simplernn多了三個門，記憶、輸入、輸出 記憶門（遺忘門，1為記住0為遺忘）： 輸入門： C： 輸出門： 總： ...
Tensorflow2.0
Tensorflow2.0 Tensorflow 簡介 Tensorflow是什么 Google開源軟件庫 采用數據流圖,用於數值計算 支持多平台 GPU CPU 移動設備 最初 ...