tensorflow笔记（三）之 tensorboard的使用 版权声明：本文为博主原创文章，转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7429344....html 前言 这篇博客将介绍tensorflow当中一个非常有用的可视化工具tensorboard的使用，它将对我们分析训练效果，理解训练框架和优化算法有很大的帮助。...还记得我的第一篇tensorflow博客上的的例子吗？这篇博客会以第一篇tensorflow博客的tensorboard图为例进行展开。...tensorboard，使用pip install tensorboard安装tensorboard，python3用pip3 install tensorboard） 具体运行过程如下（中间的警告请忽略...，两者差不多，使用方式可以参考上面代码，一般是第一项字符命名，第二项就是要记录的变量了，最后用tf.summary.merge_all对所有训练图进行合并打包，最后必须用sess.run一下打包的图，并添加相应的记录
对应 tensorflow 1.15版本 log_dir = "....这里存的是对应的 embedding的 文本 with open(metadata_path, "w") as f: for name in names: f.write("{}...\n".format(name)) # 2....写summary from tensorboard.plugins import projector config = projector.ProjectorConfig() cfg_emb = config.embeddings.add...= 'metadata.csv' projector.visualize_embeddings(tf.summary.FileWriter(log_dir), config) # 然后命令行执行 tensorboard
1、在新版的tensorflow2.x中，keras已经作为模块集成到tensorflow中了 ? 所以在导入包的时候需要按照以上形式导入。...参考：https://blog.csdn.net/weixin_40405758/article/details/88094405 2、tensorflow2.x新加了一些东西，比如：tf.keras.layers.advanced_activations...则可能需要更新tensorflow的版本。...pip install --upgrade tensorflow 同时需要注意的是不能直接导入anvanced_activations，需使用以下方式： from tensorflow.keras.layers...import LeakyReLU from tensorflow.keras.layers import BatchNormalization 3、还要注意版本问题 ?
将TensorBoard插在MNIST数据集上的一个自动编码器上，用于演示非监督机器学习的t-SNE嵌入的可视化。...需要说明的是，在这个项目中，我们有两种类型的嵌入: 我们使用自动编码器来嵌入和压缩数据集。这是对我们的数据进行无监督的神经压缩，并且这样的神经压缩可以揭示在无标记数据可用的各种任务中显得非常有用。...下面这张动图是PCA的样子，代表了19.8%的方差: ? 运行代码 步骤1 运行: python3 autoencoder_t-sne.py 步骤2 ..../run_tensorboard.sh 你也可以简单地运行包含在 .sh中的同样的东西： tensorboard --logdir=logs --port="6006" 这仅仅是在默认端口上运行TensorBoard...根据标签选择颜色，然后你可以使用t-sne或PCA嵌入。 现在开始享受它吧！
校园视频AI分析识别算法训练过程中TensorFlow主要特性有：使用灵活：TensorFlow是一个灵活的神经网络学习平台，采用图计算模型，支持High-Level的API，支持Python、C++、...)使用tf.merge_all_summaries将节点的信息汇总合并,它会依据特点步骤将所有数据生成一个序列化的 Summary protobuf对象将汇总的protobuf对象传递给tf.train.Summarywriter.SummaryWriter...#合并操作 merged_summary_op = tf. merge_all_summaries()#/tep/mnist_logs日志文件目录,为了显示自己的的图表,需要将Tensorflow指向此工作的日志目录...,strides=[1, 2, 2, 1] , padding='SAME' ) 本文主要介绍校园视频AI分析识别算法训练过程中TensorFlow一些关键技术的使用实践，包括TensorFlow...变量、TensorFlow应用架构、TensorFlow可视化技术、GPU使用，以及HDFS集成使用。
在讲VisualDL之前，我们先了解一下常用的Tensorflow的可视化工具---Tensorboard。...---- Tensorflow的可视化 Tensorboard是Tensorflow自带的可视化模块，我们可以通过Tensorboard直观的查看神经网络的结构，训练的收敛情况等。...要想掌握Tensorboard，我们需要知道一下几点： 支持的数据形式 具体的可视化过程 如何对一个实例使用Tensorboard 数据形式 （1）标量Scalars （2）图片Images ...（2）确定在graph中的不同节点设置summary operations。 （3）将(2)中的所有summary operations合并成一个节点，运行合并后的节点。...（5）运行整个程序，并在命令行输入运行tensorboard的指令，打开web端可查看可视化的结果 使用Tensorborad的实例 这里我就不讲的特别详细啦，如果用过Tensorflow的同学其实很好理解
/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.0.1-py2-none-any.whl python3: pip3 install https://storage.googleapis.com.../tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.0.1-py3-none-any.whl Tensorflow完成加法 import tensorflow as tf # 消除警告(使用源码安装可自动消除...将加法运算以图形化方式展示 在会话中添加记录文件的语句 import tensorflow as tf # 消除警告(使用源码安装可自动消除) import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL...实现简单的线性回归 import tensorflow as tf # 消除警告(使用源码安装可自动消除) import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] =...为程序添加作用域 import tensorflow as tf # 消除警告(使用源码安装可自动消除) import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '
其实，为了能更好的调试和优化TensorFlow程序，日志（logging）和监测（monitoring）需求远不止“识别精度”。...训练集和验证集识别精度 TensorBoard生成图形的流程框架，简单概括起来就两点： TensorFlow运行并将log信息记录到文件； TensorBoard读取文件并绘制图形。...TensorFlow提供的summary节点（summary有汇总和概括的含义，暂不做翻译）。...如果跟踪的节点非常多，还可以进行节点合并，Session在运行时会自动遍历运行所有的summary节点： merged = tf.summary.merge_all() step 2：构造summary...step 3：运行summary节点 在运行summary节点时，出于性能考虑（尽可能少的运行计算图），会与使用相同输入数据的“正常”节点一起执行，下面代码基于训练数据，使用了合并的summary节点：
/project/tensorflow-zh/how_tos/summaries_and_tensorboard.html 今天学的内容是 TensorBoard 它的作用就是可以把复杂的神经网络训练过程给可视化...先来看效果： 如下图，就可以在 Tensorboard 的 scalars 下看到 accuracy，cross entropy，dropout，layer1 和 layer2 的 bias 和 weights...2. tf.summary.histogram 当你想看 activations， gradients 或者 weights 的分布时，可以用 tf.summary.histogram 。...所以在打开 tensorboard 时，输入相应的位置： $ tensorboard --logdir=/tmp/tensorflow/mnist/logs/mnist_with_summaries 输入上述命令后...更详细的可以查看： https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/tensorboard ?
本篇文章将分享如何可视化神经网络，通过TensorFlow自身提供的Tensorboard进行可视化操作，通过它能够直观地看到整个神经网络或TensorFlow的框架结构，如下图所示。...这里，我们依旧使用上节课的代码，它通过TensorFlow实现了一个回归神经网络，通过不断学习拟合出一条接近散点的曲线。...部分TensorFlow的版本是调用tf.histogram_summary()函数。 修改后的代码如下： 第三步，修改定义神经网络的代码，增加参数n_layer，并设置为第1层和第2层。...api 入门 - GumKey [8] TensorFlow之基础知识 - kk123k [9] tensorboard使用教程 - 七七啊 [10] Tensorflow的可视化工具Tensorboard...的使用——标量（scalar）的使用 - 自律者自由
tensorboard安装、使用教学以及遇到的问题 【四】超级快速pytorch安装 ---- trick1---实现tensorflow和pytorch迁移环境教学 1.tensorflow 深度学习...2.tensorboard安装 TensorBoard是一个可视化工具，能展示你训练过程中绘制的图像、网络结构等。...设置不同的参数（比如：权重W、偏置B、卷积层数、全连接层数等），使用TensorBoader可以很直观的帮我们进行参数的选择。 ...【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学 中的。...3.tensorboard使用教学 下面开始小试牛刀,测试demo import tensorflow as tf import numpy as np #输入数据 x_data = np.linspace
中，最常用的可视化方法有三种途径，分别为TensorFlow与OpenCv的混合编程、利用Matpltlib进行可视化、利用TensorFlow自带的可视化工具TensorBoard进行可视化。...但是，TensorFlow中最重要的可视化方法是通过TensorBoard、tf.summary和tf.summary.FileWriter这三个模块相互合作来完成的。....): 合并默认图中收集的所有摘要。scalar(...): 输出包含单个标量值的摘要协议缓冲区。tensor_summary(...): 使用序列化的张量.proto输出摘要协议缓冲区。...当Op运行时，如果要合并的摘要中的多个值使用相同的标记，那么它将报告InvalidArgument错误。参数：inputs: 包含序列化摘要协议缓冲区的字符串张量对象列表。...scope: 使用re.match筛选摘要操作的可选作用域。返回值：如果没有收集摘要，则返回None。否则返回字符串类型的标量张量，其中包含合并后的序列化摘要协议缓冲区。
tensorboard可对网络和各种参数进行可视化，可以方便的进行网络结构调整和调参，尤其是应对复杂网路，下面用一个例子介绍tensorboard在Linux中的使用方法。...配置开发环境并启动jupyter的方法详见博主的之前的博客：基于Ubuntu + anaconda + tensorflow+jupyter的python深度学习开发环境配置输入一下命令/bin/bashsource...示例代码为简单的MNIST手写数字分类：import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datafrom...之后打开终端，重新进入虚拟环境，输入命令：tensorboard --lodir= /home/user8/anaconda2/CNN地址为metadata.tsv文件的路径。...进入tensorflow后详细教程请参见tensorflow官网：https://tensorflow.google.cn/guide/summaries_and_tensorboard也可参考博客：https
Tensorflow内置了许多数据集，但是实际自己应用的时候还是需要使用自己的数据集，这里TensorFlow 官网也给介绍文档，官方文档。这里对整个流程做一个总结（以手势识别的数据集为例）。...以同样的形式在建立一个测试集，当然也可以不弄，在程序里处理。...2、构建数据集 导入相关的包 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import datasets...convert_variables_to_constants_v2 import os import pathlib import random import matplotlib.pyplot as...总结 到此这篇关于TensorFlow2.X使用图片制作简单的数据集训练模型的文章就介绍到这了,更多相关TensorFlow数据集训练模型内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持
多层感知机的Tensorboard可视化 from __future__ import print_function import tensorflow as tf 导入数据集 # Import MNIST...INFO:tensorflow:Summary name W2:0 is illegal; using W2_0 instead....INFO:tensorflow:Summary name b2:0 is illegal; using b2_0 instead....INFO:tensorflow:Summary name W2:0/gradient is illegal; using W2_0/gradient instead....FeatureMap Visualization 参考 [TensorBoard: 图表可视化]http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/how_tos
2018年9月14日笔记 阅读本文的前提是已经阅读《基于tensorflow的一元二次方程回归预测》，文章链接：https://www.jianshu.com/p/b27860402fe3 本文使用...0.编程环境 安装tensorflow命令：pip install tensorflow 操作系统：Win10 tensorflow版本：1.6 tensorboard版本：1.6 python...第9、10行代码中placeholder中文叫做占位符，tf.placeholder方法的第1个参数是tensorflow中的数据类型；第2个关键字参数name的数据类型是字符串，是在tensorboard...变量曲线图DISTRIBUTIONS、变量分布直方图HISTOGRAMS的任务合并交给变量merge_all； 在200次训练迭代中，第10、11、12行代码选取数量为batch_size的样本来训练...image.png 10.结论 1.这是本文作者写的第3篇关于tensorflow的文章，加深了对tensorflow框架的理解； 2.本文是作者学习《周莫烦tensorflow视频教程》的成果，感激前辈
TensorBoard 如何更直观的观察数据在神经网络中的变化，或是已经构建的神经网络的结构，可以使用 matplotlib 第三方可视化，来进行一定程度上的可视化。...然而Tensorflow也自带了可视化模块Tensorboard，并且能更直观的看见整个神经网络的结构。...上面的结构图甚至可以展开，变成： 使用 结构图： with tensorflow .name_scope(layer_name): 直接使用以上代码生成一个带可展开符号的一个域，并且支持嵌套操作：...赋值 常量： 常量则可使用Tensorflow.scalar_summary()方法： tf.scalar_summary('loss',loss) #命名和赋值 展示： 最后需要整合和存储SummaryWriter...并不能很好的兼容，建议使用Chrome。
Tensorflow官方提供的Tensorboard可以可视化神经网络结构图，但是说实话，我几乎从来不用。...主要是因为Tensorboard中查看到的图结构太混乱了，包含了网络中所有的计算节点（读取数据节点、网络节点、loss计算节点等等）。...如下图所示的网络结构中，调用Tensor_2对象的consumers()函数，返回的是[op_1,op_2]。Tensor_3的op属性指向的是op_1。...2 提取pb文件中的网络结构图 pb文件是将模型参数固化到图文件中，并合并了一些基础计算和删除了反向传播相关计算得到的protobuf协议文件。...最后调用merge_layers函数，将一些可以合并的计算合并成一个独立的节点，例如，Squeeze计算相关节点合并成一个单独的Squeeze节点，又如const-->identity两个计算节点可以直接忽略
TensorBoard 如何更直观的观察数据在神经网络中的变化，或是已经构建的神经网络的结构。上一篇文章说到，可以使用 matplotlib 第三方可视化，来进行一定程度上的可视化。...然而Tensorflow也自带了可视化模块Tensorboard，并且能更直观的看见整个神经网络的结构。 ? 上面的结构图甚至可以展开，变成： ?...使用 结构图： with tensorflow .name_scope(layer_name): 直接使用以上代码生成一个带可展开符号的一个域，并且支持嵌套操作： with tf.name_scope...常量： 常量则可使用Tensorflow.scalar_summary()方法： tf.scalar_summary('loss',loss) #命名和赋值 ?...run的 writer.add_summary(result,i) 执行： 运行后，会在相应的目录里生成一个文件，执行： tensorboard --logdir="/目录" 会给出一段网址
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
