tensorboard 作为一款可视化神器,可以说是学习tensorflow时模型训练以及参数可视化的法宝. 而在训练过程中,主要用到了tf.summary()的各类方法,能够保存训练过程以及参数分布图并在tensorboard显示. tf.summary有诸多函数: 1.tf.summary.scalar 用来显示标量信息,其格式为: tf.summary.scalar(tags, values, collections=None, name=None) 例如:tf.summary.scala

本文转载自:https://www.cnblogs.com/lyc-seu/p/8647792.html Tensorflow Summary用法 tensorboard 作为一款可视化神器,是学习tensorflow时模型训练以及参数可视化的法宝.而在训练过程中,主要用到了tf.summary()的各类方法,能够保存训练过程以及参数分布图并在tensorboard显示. tf.summary有诸多函数: 1.tf.summary.scalar 用来显示标量信息,其格式为: tf.summary

tensorflow的可视化是使用summary和tensorboard合作完成的. 基本用法 首先明确一点,summary也是op. 输出网络结构 with tf.Session() as sess:  writer = tf.summary.FileWriter(your_dir, sess.graph) 命令行运行tensorboard --logdir your_dir,然后浏览器输入127.0.1.1:6006注:tf1.1.0 版本的tensorboard端口换了(0.0.0.0:6

tf.summary + tensorboard 用来把graph图中的相关信息,如结构图.学习率.准确率.Loss等数据,写入到本地硬盘,并通过浏览器可视化之. 整理的代码如下: import tensorflow as tf x_train = [1, 2, 3, 6, 8] y_train = [4.8, 8.5, 10.4, 21.0, 25.3] x = tf.placeholder(tf.float32, name='x') y = tf.placeholder(tf.float32

前面学习的cifar10项目虽小,但却五脏俱全.全面理解该项目非常有利于进一步的学习和提高,也是走向更大型项目的必由之路.因此,summary依然要从cifar10项目说起,通俗易懂的理解并运用summary是本篇博客的关键. 先不管三七二十一,列出cifar10中定义模型和训练模型中的summary的代码: # Display the training images in the visualizer. tf.summary.image('images', images) def _activ

定义summary writer = tf.summary.FileWriter(logdir=self.han_config.log_path, graph=session.graph) 1.scalar存储结果 a.先在训练的循环外定义: test_accuracy_summary = tf.summary.scalar('test_accuracy', self.han_model.accuracy) test_loss_summary = tf.summary.scalar('test_

import tensorflow as tf g = tf.Graph() # 创建一个Graph对象 在模型中有两个"全局"风格的Variable对象:global_step 和 total_output .它们本质上是全局的,因此在声明它们时需要与数据流图的其他节点区分开,并把它们放入自己的名称作用域.trainable= False的设置使得该Variable对象对象不会对模型造成影响(因为没有任何训练的步骤),但该设置明确指定了这些Variable对象只能通过手工设置. sh

目录 认识Tensorflow Tensorflow特点 下载以及安装 Tensorflow初体验 Tensorflow进阶 图 op 会话 Feed操作 张量 变量 可视化学习Tensorboard 认识Tensorflow TensorFlow是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库.节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor).它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台

在不同层上设置不同的学习率,fine-tuning https://github.com/dgurkaynak/tensorflow-cnn-finetune ConvNets: AlexNet VGGNet ResNet AlexNet finetune: - 自己搭建的网络,加载初始化模型: def load_with_skip(data_path, session, skip_layer): data_dict = np.load(data_path).item() for key in

TensorFlow API 汉化 模块:tf   定义于tensorflow/__init__.py. 将所有公共TensorFlow接口引入此模块. 模块 app module:通用入口点脚本. bitwise module:操作整数二进制表示的操作. compat module:Python 2与3兼容的函数. contrib module:包含易失性或实验代码的contrib模块. datamodule:tf.data.Dataset输入管道的API. debugging module:

1.功能 采用python的gensim模块训练的word2vec模型,然后采用tensorflow读取模型可视化embedding向量 ps:采用C++版本训练的w2v模型,python的gensim模块读不了. 2.python训练word2vec模型代码 import multiprocessing from gensim.models.word2vec import Word2Vec, LineSentence print('开始训练') train_file = "/tmp/train

(新手上路,如果有不对的地方,望指正.另外有没有小伙伴一起学习交流啊?)   tensorboard为tensorflow提供了可视化,它的重要性不言而喻.   tensorboard是通过读取events files来显示的,events file则包含在图计算时生成的summary data. tf.summary.scalar('mean', mean) tf.summary.histogram('histogram', var) 1.summary data 某个summary操作原型:

中文文档 TensorFlow 2 / 2.0 中文文档 知乎专栏 欢迎关注知乎专栏 https://zhuanlan.zhihu.com/geektutu 一.实战教程之强化学习 TensorFlow 2.0 (九) - 强化学习 70行代码实战 Policy Gradient TensorFlow 2.0 (八) - 强化学习 DQN 玩转 gym Mountain Car TensorFlow 2.0 (七) - 强化学习 Q-Learning 玩转 OpenAI gym TensorFl

可视化Tensorboard •数据序列化-events文件 TensorBoard 通过读取 TensorFlow 的事件文件来运行 •tf.summary.FileWriter('/tmp/tensorflow/summary/test/',graph= default_graph) 返回filewriter,写入事件文件到指定目录(最好用绝对路径),以提供给tensorboard使用 •开启 tensorboard --logdir=/tmp/tensorflow/summary/test

TensorFlow Models GitHub:https://github.com/tensorflow/models Document:https://github.com/jikexueyuanwiki/tensorflow-zh CIFAR-10 数据集 Web:http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 目标:(建立一个用于识别图像的相对较小的卷积神经网络)对一组32x32RGB的图像进行分类 数据集:60000张32*32*3的彩色图片,其

系列博客链接: (一)TensorFlow框架介绍:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038395.html 本文概述: 说明图的基本使用 应用tf.Graph创建图.tf.get_default_graph获取默认图 知道开启TensorBoard过程 知道图当中op的名字 1.什么是图结构 图包含了一组tf.Operation代表计算单元的对象和tf.Tensor代表计算单元之间流动的数据. 2.图相关操作 2.1 图中操作.会话默认属性 默认op.

利用NVIDIA NGC的TensorRT容器优化和加速人工智能推理 Optimizing and Accelerating AI Inference with the TensorRT Container from NVIDIA NGC 自然语言处理(NLP)是人工智能最具挑战性的任务之一,因为它需要理解上下文.语音和重音来将人类语音转换为文本.构建这个人工智能工作流首先要训练一个能够理解和处理口语到文本的模型. BERT是这项任务的最佳模型之一.您不必从头开始构建像BERT这样的最先进的模型

学习博客: # https://www.cnblogs.com/felixwang2/p/9190731.html # https://www.cnblogs.com/felixwang2/p/9190731.html # TensorFlow(十四):谷歌图像识别网络inception-v3下载与查看结构 import tensorflow as tf import os import tarfile import requests # inception模型下载地址 inception_pr

完整版请点击链接:https://mp.weixin.qq.com/s/5gHXGmLbtO7m3dOFrDUiHQ    或微信关注“大数据技术宅” 继用TensorFlow教你做手写字识别(准确率94.09%)文章中,笔者给出了CNN模型的训练以及给出了一些数字图像进行效果测试,这篇文章,笔者将给出自己手写数字图像,并且对图像进行简单处理,用上一篇文章中训练的网络进行手写数字的识别.下边跟着笔者的步伐实现属于自己的数字图像识别. 工具要求 工具及环境要求如下,如果大家在安装TensorFlo

 Summary on deep learning framework --- TensorFlow Updated on 2018-07-22 21:28:11 1. Check failed: s.ok() could not find cudnnCreate in cudnn DSO;  tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:221] Check failed: s.ok() could not find cudnnCreate in cu