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我用Keras设置了Tensorboard作为回调，如下所示： validation_data=(x_test,y_test),这工作得很好，我可以在Tensorboard
浏览 5提问于2018-01-23得票数 6
在tensorboard中，我找不到像tensorflow1.X一样更新参数的梯度运算。ps.my tensorflow版本为2.0-rc0。下面是我向tensorboard文件添加内容的代码。logd
浏览 2提问于2019-08-26得票数 1
我有一个模型，它由几个继承自tf.keras.Model的子模型组成。调用函数通过不同的顺序模型传递数据(有时向顺序模型的输出添加额外的内容，即la a ResidualBlock子模型)。我的主要模型由子模型组成的原因是因为主模型很复杂，这样我就可以很容易地改变模型体系结构(例如子模型A的层数)。模型编译成功，我通过它传递了随机数据(还没有对它进行训练)，但我想将它可视化。<
浏览 6提问于2019-11-19得票数 2
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我正在探索TensorFlow Profiler和Keras TensorBoard回调。我为profile_batch参数尝试了一系列不同的范围值，但是Profiler似乎只显示了以下内容：
这里是来重现这个。我很感谢你的帮助。编辑
我应该提供这样的信息，在Google上，在卸载TensorBoard 2.1.1、安装tb-nightly和TensorFlow Profiler插件之后，它完美地工作了。
浏览 2提问于2020-04-01得票数 1
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早上好，我是python初学者，我正在尝试构建我的第一个神经网络。有没有一种方法可以绘制R2的演变与时代的关系？我用以下方式评估R2：r2_score(y_test_pred, y_test)。我用这种方式构建了一个完全连接的神经网络： optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(lr=0.001)
# ,kernel_regularizer
浏览 7提问于2020-01-25得票数 0
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我使用keras而不是tensorflow，因为它简单。但是当我试图通过向model.fit()的callbacks参数发送一个keras.callbacks.Tensorboard实例来可视化keras中的计算图时，我从tensorboard得到的图非常笨拙但图看起来像这样：
我可以像我们在tensorflow中做的一样做同样的事情吗，比如使用name_space将事物分组
浏览 6提问于2017-07-28得票数 2
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我正在尝试启动tensorboard并查看我创建的图形。file_writer = tf.summary.FileWriter(logPath, sess.graph)tensorboard--logdir /path/to/logTraceback (most recent call last):
File "<pyshell#11>", line
浏览 14提问于2017-03-09得票数 3
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我编写了一个Keras/Tensorflow回调，它将一个混淆矩阵写入Tensorboard的Images选项卡。这在TF 2.1中工作得很好。不幸的是，我不得不将它转换到TF 1.14，因为其他包都依赖于这个版本。问题所在figure是混淆矩阵的matplot图，step是int，这将使Tensorboard能
浏览 0提问于2020-02-13得票数 1
我正在训练一个CNN使用Keras与TensorFlow后端，使用imgaug图像增强。
我也在使用Tensorboard来可视化训练的进度和结果。由于imgaug正在将(随机)转换应用于输入图像，所以我希望将(一些)增强图像发送到Tensorboard，这样我就可以将它们可视化并验证一切都是正确的(例如:检查我是否应用了太大的翻译，或者模糊了图像太多为此，我创建
浏览 0提问于2018-11-30得票数 1
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我已经用Keras建立了一个神经网络。我会通过Tensorboard可视化它的数据，因此我利用了：
keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='/Graph', histogram_freq=0,当我运行回调时，我得到了<keras.callbacks.TensorBoard at 0x7f9abb3898>，但在我的文件夹&q
浏览 137提问于2017-02-08得票数 149
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我使用TensorFlow和Keras来训练分类器，并尝试将TensorBoard作为回调参数添加到fit方法中。我已经正确地安装了TensorFlow 2.0，并且能够通过调用%load_ext tensorboard加载TensorBoard。我正在研究Google，并认为我可以在培训期间将日志保存到Google，这样我就可以用TensorBoard<
浏览 2提问于2020-04-09得票数 1
我正在使用Win10Pro、gpu (CUDA 10.1)、Python3.7.5、Tensorflow 2.1.0和tensorboard 2.1.0运行在()上给出的使用ipython中的以下代码(tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
tf.keras.layers.Dense(512, activation='relu'),= tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_d
浏览 3提问于2020-01-24得票数 1
我使用Tensorflow后端实现了用于图像分类任务的Keras序列模型。它有几个自定义层来代替Keras层，如conv2d、max池等，但是在添加这些层之后，虽然保持了准确性，但训练时间却增加了多次。因此，我需要了解这些层是在向前或向后传递(通过反向传播)还是两者都占用时间，以及哪些操作可能需要优化(使用特征，等等)。
但是，我找不到任何方法来知道模型中每个层/op所花费的时间。检查了Tensorboard和回调的功能，但
浏览 1提问于2019-04-03得票数 5
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我有一个经过训练的自动编码器模型，我想在张量板中可视化潜伏层。 我该怎么做呢？binary_crossentropy")
tensorboard_callback= tf.keras.callbacks.TensorBoard(logdir,
浏览 26提问于2021-07-06得票数 1
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我正在训练一个自定义的短网络，使用Keras (2.1.6)和Tensorflow (1.4.0)作为后端。在训练时，我使用tensorboard回调作为： log_dir=OUTPUT_PATH, batch_size=BATCH_SIZE,这会产生预期的结果
浏览 0提问于2018-04-27得票数 0
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我正在训练一个简单的VAE模型，在64*64图像上，我希望看到在每一个时代或每两个批次后产生的图像，以看到进展。如果你向我推荐一个解释如何这样做或给我举个例子的来源，那就太棒了。
浏览 0提问于2020-05-23得票数 1
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我有一段在GCE中运行的python代码，它在一些图像上训练一个简单的keras模型。我还提供了tensorboard回调。现在，我想查看此tensorboard日志的输出。既然tensorboard日志文件在GCE上，我该如何处理呢？我运行tensorboard -logdir logs并得到输出： TensorBoard 1.7.0 at http://in
浏览 14提问于2019-05-02得票数 0
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我正在编写一个keras教程(在Windows10上使用Anaconda Spyder3.6环境的TF )，用于Mnist卷积网络。要识别数字，请访问: www.blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.html 我面临的问题是监控tensorboard log 在我使用的代码中， tensorboard=TensorBoard(log_dir="logs/
浏览 13提问于2019-03-14得票数 1
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我使用Keras的functional构建了一个模型，当我在model.fit()函数中将tensorboard实例添加到回调时，它会引发一个错误："AttributeError: 'Model' objecthas no attribute 'run_eagerly'"
模型类确实没有属性run_eagerly，但是在Keras中，它说它可以作为参数传递给model.compile()函数。Some keys in sessi
浏览 2提问于2019-07-26得票数 7
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我想问一下，是否有一种简单的方法来可视化从Functional构建的Keras模型？现在，对我来说，在高级别(顺序模型)进行调试的最佳方法是：model.add(...SVG(model_to_dot(model).create(prog='dot', format='svg'))
然而，如果我们构建一个更复杂、非顺序的模型，我很难找到一种可视化Keras的好方法。
浏览 0提问于2018-01-23得票数 4
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