图像仪表盘仅支持png图片格式，可以使用它将自定义生成的可视化图像（例如matplotlib散点图）嵌入到tensorboard中。该仪表盘始终显示每个标签的最新图像。...就可以在HISTOGRAMS栏目下看到对应的展开图像，如下图三所示。...1.9 PROFILE Tensorboard的配置文件仪表盘，该仪表盘上包含了一套TPU工具，可以帮助我们了解，调试，优化tensorflow程序，使其在TPU上更好的运行。...tensorflow程序调优的人都非常重要，它可以显著提高调参工作的效率，帮助我们更快速地找到最优模型。...关注我们的历史文章，一起畅游在深度学习的世界中。
PROJECTOR 界面可以非常方便地可视化多个高维向量之间的关系。比如在图像迁移学习中可以将一组目标问题的图片通过训练好的卷积层得到瓶颈层 ，这些瓶颈层向量就是多个高维向量。...为了在 PROJECTOR 中更好地展示 MNIST 图片信息以及每张图片对应的真实标签,PROJECTOR 要求用户准备一个 sprite 图像(所谓 sprite 图像就是将一组图片组合成一整张大图片...图像可以理解成是小图片平成的大正方形矩阵，大正方形矩阵中的每一个元素就是原来的小图片。...可视化的都是TensorFlow中的变哇。...embedding.sprite.image_path = SPRITE_FILE # 在提供sprite图像时，通过single_image_dim可以指定单张图片的大小。
然而，除此之外，集成学习也可以用于UQ。 集成学习旨在构建多个相似但不同的基础学习者。通常，基础学习者的预测被整合到最终预测中（例如平均值，中位数等），并且它们的方差被视为对认识不确定性的估计。...具体来说，在贝叶斯系统中，总不确定性可以根据不同的来源分为偶然不确定性和认识论不确定性。前者是不可约和固有数据噪声的结果，后者是由训练集提供的知识不足引起的。...因此，预测的不确定性在总预测不确定性中的比例可以用来估计一个模型是否达到了可能的MAA。...提高模型准确性和稳健性 到目前为止，我们引入的大多数策略都将UQ视为模型建立工作流程中的独立模块。一个重要原因是，我们希望在模型准确性和可解释性之间做出权衡。...总体而言，在UQ方面，我们还需要走很长的路，才能让人工智能在药物开发的不同阶段的决策中发挥更重要的作用。 参考资料 Yu J, Wang D, Zheng M.
你知道怎样在浏览器中训练并测试机器学习模型吗？本文带你快速训练一个「剪刀石头布」的识别模型，你可以在家向朋友演示你的模型效果。...但是在浏览器中，系统对内存中加载的内容进行了沙盒处理，如果我们要加载 10MB 的图像，那么就会遇到障碍。 幸运的是，我们可以利用一个经典的技巧将一组图像传输到浏览器：sprite 表。...可能需要一秒钟的时间来加载并解析大图像，并且当你按下网站上的按钮时，信息将被填充到 TensorFlow Visor。它基本上是一个小的滑动菜单，帮助我们在训练时显示信息。...准确率图表中的橙色线是在验证集上的表现，即模型在未经训练的 420 张图像上精确度如何。可以看到橙色线的训练准确率很高！我们的模型应该很好地泛化（只要新的图像在复杂性和样式上与训练数据相似）。...像上面这样的混淆矩阵可以帮助我们找出需要解决的问题。 最后看看效果吧 现在我们终于可以在现实世界中测试我们的模型了。使用网络摄像头，我们可以检查我们自己的手是否有石头剪刀布！
原文发表在 TensorBoard Projector 简易指南 - Alan Lee。 TensorBoard（TB）是一个非常棒的模型可视化工具，早期我也写过一篇文章来详细介绍各个面板。...使用 TBP 可视化 embedding 的基本逻辑是很简单的： 得到一些词及其 embedding。 将他们按照 TBP 认可的对应关系放到文件中。 TBP 读取文件并可视化。...Sprite Image Mnist 例子中的 sprite image 那么按照什么规则来拼接呢？...然后根据提示在浏览器打开 http://localhost:6006/#projector 就可以看到页面了，你可以在这里尝试不同降维算法的效果，也可以点击或搜索图上的词来查看其相似词，大致评估下 embedding...“捷克共和国”的近义词 扩展 Embedding Projector 中的点不仅仅可以是图像、词，理论上只要是可以 embedding 的东西，就可以显示。
学习资料 https://www.tensorflow.org/get_started/summaries_and_tensorboard 今天来看 TensorBoard 的一个内置的可视化工具 Embedding...embedding projector 将从你的 checkpoint 文件中读取 embeddings。...import numpy as np import os from tensorflow.contrib.tensorboard.plugins import projector from tensorflow.examples.tutorials.mnist...定义 helper functions： **create_sprite_image:** 将 sprits 整齐地对齐在方形画布上 **vector_to_matrix_mnist:** 将 MNIST...然后在 embeddings 中可以看到图了： ?
通过TensorBoard提供的图标，我们可以清楚的知道训练模型时loss和accuracy在每一个epoch中是怎么变化的，甚至，在网页菜单栏我们可以看到，TensorBoard提供了查看其他内容的功能...这里，我们在介绍一下TensorBoard构造方法中的参数：工具在Tensorflow中是非常常用的其参数解释如下： log_dir：保存TensorBoard要解析的日志文件的目录的路径。...write_graph：是否在TensorBoard中可视化图像。当write_graph设置为True时，日志文件可能会变得非常大。...write_images：是否在TensorBoard中编写模型权重以显示为图像。 embeddings_freq：将保存所选嵌入层的频率（在epoch中）。如果设置为0，则不会计算嵌入。...3 在其他功能函数中嵌入TensorBoard 在训练模型时，我们可以在 tf.GradientTape()等等功能函数中个性化得通过tf.summary()方法指定需要TensorBoard展示的参数
在小程序中可以使用标签嵌入地图，那么可能很多同学会问，嵌入的是哪家的地图呢？这还用问，自然是腾讯的地图了，而且不能换成其他的地图（百度、高德等）。...我们先来了解一下标签的常用属性。...图1显示腾讯地图 在地图上，显示了一个标记（笑脸图像）和一个控件图像（蓝精灵图像）。可能很多同学会问，标记和控件到底有什么区别呢？不都可以放置图像吗？...这三个数组都通过对象定义了多个属性。其中markers和controls数组中属性类似，前者每个数组元素表示一个标记，后者一个数组元素表示一个控件。...点击控件和标记都可以点击，点击后，Console中输出的日志信息如图2所示。在日志信息中分别输出了在markers和controls数组中定义的id属性值。 ? 图2 点击标记和控件输出的日志信息
这次是谷歌第一次举办的TensorFlow开发者和爱好者大会，我们从主题演讲、有趣应用、技术生态、移动端和嵌入式应用多方面总结这次大会上的内容，希望能对TensorFlow开发者有所帮助。...TensorFlow在Google内部项目应用的增长也十分迅速：在Google多个产品都有应用如：Gmail，Google Play Recommendation， Search， Translate，...通过收集适量的医疗数据，构建一个26layers的深度卷积网络，我们可以让网络自动学习这些图像中的feature，来获得较高的分类准确率，而这个是人眼很难解决的。 这里有一个demo的演示： ?...说点题外话，为啥我在看到这里的时候特别激动呢，笔者之前在开展团队内部的分布式训练平台时就遇到这个问题，我们在测试AlexNet模型时，发现多个ps上的带宽占用差别极大，原因在与AlexNet模型的最后三个...这里虽然能够可视化Graph，却感觉很杂乱，我们可以通过给一些node增加name，scope，让图变得更好看点： def conv_layer(input, channels_in, channels_out
如果不使用引擎，你可以做复杂的动效渲染和交互吗？当然可以。方便吗？不一定。 所以游戏引擎更像是一套解决方案，让你在制作某一类型的产品的时候能够提高你的开发效率。...游戏开发其实更关注内容 作为前端游戏开发，我们没必要一开始就去学端游的游戏引擎，而是可以从简单易用的开始。...） 优势： 工具链比较完善 第三方库支持好 企业定制能力强 缺点： 更新迭代遭瓶颈 生态较差 # CreateJS 库 & Phaser 游戏引擎 CreateJS：它是多个库的集合...缺点：没有可视化界面 # 功能引擎 大型游戏引擎往往是由小的功能引擎组装成的，一个大型游戏引擎往往包含渲染引擎、物理引擎、UI 系统、声音系统、动画系统、粒子系统、骨骼系统、网络系统等组合而成 其中最重要的便是渲染引擎和物理引擎...（精灵） Sprite（精灵）：在 Pixi 或者更多游戏引擎中的 Sprite 是一个用于承载图像的对象，你能够控制它的大小、位置等属性来产生交互、动画 显示一个精灵： 让精灵动起来： 使用游戏循环的处理函数添加动画
TensorBoard是tensorflow的可视化工具包。它帮助我们可视化各种机器学习实验。 我们可以用TensorBoard做什么？...TB可以帮助我们追踪各种指标，例如机器学习训练的损失和准确性。 模型图可以可视化。 我们可以查看权重，偏差或其他张量的直方图。 将高维嵌入图绘制到低维空间。...可视化并理解它 显示图像，文本和音频数据 等等 ? 如标题中所述，我们将专注于将Tensorboard嵌入式投影用于我们自己的用例以及我们自己的特征向量。...在此之前，我们来看一些词嵌入和图像特征向量的可视化示例。 Word2Vec嵌入示例 ? MNIST ? 您可以通过两种方式将projector与TB一起使用。...使用代码 使用tensorboard在本地计算机上嵌入投影仪，首先需要安装tensorflow。 现在，您需要导入和加载必要的程序包和扩展。 ? 在这里，我们导入tensorboard扩展。
Image 对象是表示内存中图像的本地 DOM 函数，在图像加载时提供可访问图像属性的回调。...naturalWidth 和 naturalHeight 指加载图像的原始维度，在计算时可以强制校正图像尺寸。...获取 DOM 外的图像数据 如果你在 DOM 中，使用 DOM 即可，浏览器（通过 canvas）负责确定图像的格式以及将缓冲区数据转换为像素。...fetch 提供了一种称为 response.arrayBuffer 的机制，这种机制使你可以访问文件的底层缓冲。我们可以用这种方法在完全避免 DOM 的情况下手动读取字节。...通过理解本文所述用例与需求，我们可以根据需求在仅使用几个关键函数的情况下对数据进行格式化。
除了传统的“原始”TensorFlow实现，您还可以找到最新的TensorFlow API实践（例如layers,estimator,dataset, ......）。...使用TensorFlow构建梯度提升决策树（GBDT）。 Word2Vec（词嵌入）(包含notebook和py源代码)。...深入了解Tensorboard;可视化变量，梯度等...... 6、数据管理 构建图像数据集(包含notebook和py源代码)。...引入TensorFlow数据集API以优化输入数据管道。 7、多GPU 多GPU的基本操作(包含notebook和py源代码)。在TensorFlow中引入多GPU的简单示例。...在多GPU上训练神经网络(包含notebook和py源代码)。一个清晰简单的TensorFlow实现，用于在多个GPU上训练卷积神经网络。 数据集 一些示例需要MNIST数据集进行训练和测试。
和python代码中训练模型的步骤一样，使用TensorFlow.js在浏览器中训练模型的步骤主要有4步: 加载数据。 定义模型结构。 训练模型并监控其训练时的表现。 评估训练的模型。...tensorflow python提供了一个封装类，可以直接加载MNIST数据集，在TensorFlow.js中需要自己写代码加载： const IMAGE_SIZE = 784; const NUM_CLASSES...训练模型并监控其训练时的表现 在浏览器中训练，也可以批量输入图像数据，可以指定batch size，epoch轮次。...虽然通过WebGL，也利用上了GPU，但对于大规模深度学习模型，在浏览器中训练也不现实，这个时候我们也可以在server上训练好模型，转换为TensorFlow.js可用的模型格式，在浏览器中加载模型，...另外，你也可以在浏览器中直接访问：http://ilego.club/ai/index.html ，直接体验浏览器中的机器学习。
TensorBoard 的主要功能包括： 可视化模型的网络架构 跟踪模型指标，如损失和准确性等 检查机器学习工作流程中权重、偏差和其他组件的直方图 显示非表格数据，包括图像、文本和音频 将高维嵌入投影到低维空间...根据 Keras 文档，回调是可以在训练的各个阶段执行操作的对象。当我们想在训练过程中的特定时间节点（例如，在每次epoch/batch之后）自动执行任务时，我们都可以使用回调。...可视化这些维度可以让我们深入了解提高模型的性能。TensorBoard 提供一个嵌入的投影，可以轻松的可视化高维数据。 首先，需要从 TensorBoard 导入投影插件。...右上角的下拉菜单中的projector选项可以查看可视化的嵌入： TensorBoard 插件 TensorBoard 还提供了很多不同的插件可以帮助我们完成各种不同的需求，下面介绍一些非常有用的插件...1、缺乏用户管理 TensorBoard 没有用户的概念，因为它在单一环境中工作。也不能在同一台机器上运行多个 TensorBoard 实例，因此如果我们同时处理多个项目，使用起来可能会很有挑战性。
等等，我们怎么把这么一坨图像搞进浏览器里去？ 在浏览器里执行JavaScript，好像并不能从本地读取文件。 一个显见的想法是，我们把训练数据当做网页中的图片，读进DOM的img元素中。...这张巨大图像被称为精灵表单（sprite-sheet），包含了许多小图像。...△生成的尺寸为4096x2520的sprite-sheet 在demo页面中，点击“Load and Show Examples（读取数据并展示样例）”按钮，等待一阵，我们可以看到数据被读入了浏览器，并且出现了一个侧边栏...这个侧边栏由TensorFlow Visor提供，可以帮助我们直观地观察模型的训练过程，我们可以随时按下键盘左上方的`键切出或隐藏该面板。 ?...TensorFlow Visor面板中出现了“Model Training（模型训练）”一栏，展示了训练中实时的准确率（Accuracy）和损失（Loss）值，正常情况下，我们应该可以看到随着训练的进行
嵌入式人工智能：神经网络在边缘设备上的应用引言嵌入式系统已经成为我们生活中不可或缺的一部分，从智能手机到家用电器，几乎每个设备都搭载了嵌入式技术。...神经网络在嵌入式系统中的应用神经网络在嵌入式系统中的应用广泛，包括但不限于以下领域：1. 图像识别神经网络在边缘设备上用于图像识别，如智能摄像头、自动驾驶汽车和无人机。...获取摄像头图像frame = capture_frame()# 使用模型进行姿态估计pose = model.predict(frame)# 可视化姿态结果visualize_pose(pose)当在嵌入式系统上使用神经网络时...TensorFlow Lite 图像分类在嵌入式系统上使用TensorFlow Lite进行图像分类。需要先准备一个TensorFlow Lite模型（.tflite文件），该模型用于图像分类任务。...TensorFlow Micro示例如果嵌入式设备资源非常有限，还可以使用TensorFlow Micro，这是一个专门为微控制器和嵌入式系统设计的版本。
让我们一起探索AI在跑酷游戏代码实现中的应用，推动游戏开发迈向新的高度！...在 TypeScript 中，使用装饰器来实现背景无限滚动的逻辑可以增强代码的结构化和可复用性。这里，我们使用装饰器来为背景滚动逻辑提供一个灵活的解决方案。 ### 实现步骤 1....**动态调整**：你可以在游戏运行过程中动态调整滚动速度 如果我想要用一个Sprite节点，可以实现背景图无限滚动吗? 是的，你可以用一个 `Sprite` 节点实现背景图的无限滚动。...使用一个 `Sprite` 节点的方案将更加简洁，同时可以通过移动 `Sprite` 的纹理（`SpriteFrame`）的 UV 坐标来实现滚动效果，这样无需创建多个节点。...打开你的背景图，在图像编辑工具中使用“平铺”功能，检查两侧的衔接是否连续。 2. 如果发现断层，可以通过模糊、复制或调整边缘部分来使图像两侧无缝连接。
和往常一样，我们先看一个简单一点的代码实例，用几行的代码以便能够让大家可以直接开始使用这个包。我们开始吧！ 第一个 face-recognition.js，那么现在还有其他包吗？...为了简单起见，我们实际想要实现的是给定一个人的脸部图像然后对他/她进行识别，给定的图像即输入图像。我们解决这个问题的方法是为每个我们想要识别的人提供一个（或多个）图像，并用人名称标记，即参考数据。...现在，让我们消化一下人脸识别的理论，接下来用代码来编写一个例子吧。 编码时间！ 在这个简短的例子中，我们将逐步了解如何在以下输入图像中识别多个人脸： ?...注意，边界框和特征点位置依赖于原始图像/媒体的大小。如果显示的图像大小与原始图像大小不一致，您可以简单地调整大小： ? 我们可以通过将边界框绘制到画布上来可视化检测结果 ： ? ?...正如前面提到的，我们使用欧氏距离度量相似度，结果证明它是有效的。我们最终得到了在输入图像中检测到的每个面孔的最佳匹配。 最后，我们可以将边界框和它们的标签一起绘制到画布上，以显示结果： ? ? 好了！
试图解决什么问题 在构建传统应用程序时，我们通常将数据结构表示为来自数据库的对象，这些对象具有与应用程序相关的属性或数据库中的列。...我们不再需要手动从数据中筛选特征，而是可以应用预训练的机器学习模型来生成数据的紧凑表示，这种表示能够在保留原始数据语义的同时，降低数据的维度。...通过向量嵌入，我们可以将文本、图像、音频等非结构化数据转换为固定长度的向量，这些向量能够在向量空间中捕捉数据的内在关系和模式。...通过工具如TensorFlow的projector，我们可以将高维的向量嵌入可视化到二维或三维空间中，这种可视化有助于理解嵌入模型如何捕捉单词之间的语义相似性。...嵌入可视化 虽然这个可视化只代表了嵌入的三个维度，但它可以帮助我们理解嵌入模型是如何工作的。可视化中突出显示了多个数据点，每个点都代表一个单词的向量嵌入。正如其名所示，word2vec将单词嵌入。
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