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我正在查看一个DLC文件，该文件表示Snapdragon神经处理引擎内部的神经网络所使用的图形。
有没有办法将DLC文件转换为Tensorflow PB以实现可视化或其他方法来实现此目的？
浏览 0提问于2019-02-02得票数 0
我尝试了tensorflow螺旋数据集的示例代码，并构建了神经网络。我想要可视化网络的图形结构。我试过的密码。
浏览 5提问于2016-06-09得票数 4
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所以我用ann_visualizer来用图形显示我的keras模型神经网络。该模型工作正常，但每当我试图通过ann_viz()可视化它时，它就会给出这个错误。"ValueError: ANN可视化器:不支持可视化的层“
我在网上搜索，但找不到有效的解决办法。这是神经网络模型代码。
浏览 2提问于2020-10-10得票数 1
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我正在尝试可视化图形神经网络的计算图，我用它来预测分子的性质。该模型是在PyTorch中建立的，并以动态链接库图形作为输入。尝试可视化模型的代码片段如下所示： train_log_dir = f'logs/{datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S")}/train'
train_summary_writertrain_summary_writer.add_graph(model, [tran
浏览 26提问于2021-08-24得票数 0
如何从现有的图中提取神经网络的结构？也就是说，假设当前图中存在一个网络，我希望有一个字典将每个变量映射到它所连接的变量。Tensorboard以某种方式在引擎盖下这样做，以可视化图形，但我无法从他们的代码中推断出来。
浏览 4提问于2018-11-06得票数 0
我想把我的神经网络可视化。relu")) plot_model(model, to_file="model.png", show_shapes=True) 但是，当我打开图形时
浏览 36提问于2020-04-15得票数 5
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我想使用Graphcore Poplar生成类似于this的神经网络可视化(PyTorch或ONNX模型)。我已经在documentation中找过了，但我找不到这个可视化功能在哪里。
浏览 35提问于2021-02-09得票数 0
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我正在CUDA C中开发一个用于强化学习的人工神经网络。然而，我还没有找到一种有效的调试方法。我想有一个可定制的仪表板。例如，我想看看探测率是如何发展的，或者代理的当前性能。一个想法是通过HTTP将数据发送到服务器，然后服务器将数据可视化到HTML站点上。然而，这将需要大量的努力。这个问题有没有现有的解决方案？
浏览 1提问于2018-04-02得票数 0
然后，我对其进行编码，以便传递到神经网络中。然而，我的最终可视化图形显示我当然仍然是分类变量的编码/数值，并且我在将其映射回其原始值时遇到了困难。df.columns: df[x]=le.fit_transform(df[x].astype(str)) if df[x].dtypes=='object':
d
浏览 0提问于2018-08-17得票数 0
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但是论文没有描述它是如何产生的，图形上的颜色意味着什么(没有色条)，以及沿着x和y轴绘制的是什么。有人能在这方面提供帮助吗？
浏览 0提问于2020-09-08得票数 3
我正在写一篇关于机器学习的论文，我需要创建一些神经网络图和我描述的基本数学函数。我需要一个程序，以创造视觉上体面的技术图片，而无需花费数天来学习如何使用该程序。
浏览 0提问于2018-03-12得票数 1
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然后，我对其进行编码(使其数值化)，以便传递到神经网络中。 encoders[x] = le
然后，我将使用此代码解码这些代码(就在最终可视化之前sns.lmplot(x="A", y="B", data=df, fit_reg=False, hue='C
浏览 6提问于2018-08-19得票数 1
描述非常简短，我想知道保存的图形是什么，它是用来做什么的？保存图表是一项代价高昂的操作吗？它的用途是什么？(比如它是否补充了其他东西，比如保存最好的模型？)
浏览 68提问于2021-11-10得票数 0
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按顺序将/append打印到图像
、、、、
为了训练，我用tf.Dataset训练我的神经网络。不幸的是，现在我想验证我的结果，但是dataset +打印不适合我的32 GB内存。是否有一种方法可以使用matplotlib部分或顺序地将一个或多个图形打印到文件中。因此，在每个predict_on_batch之后，我将绘制一个图的一部分(加载图像，绘制，保存图像)。任何想法或解决方案的“数据不适合在内存中，但我需要一个图形来可视化它”-problem将不胜感激。它不是标签的数据，所以没有办法，除了检查它的视觉。
浏览 5提问于2022-03-28得票数 -2
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因此，我正在工作的NeurIPS 2019可重现性挑战，链接到论文是https://arxiv.org/abs/1806.10574。因此，基本上我们有一个vgg-16网，删除了最终完全连接的层，因此我们得到了7x7x512维激活映射，现在本文介绍了一个新的原型层，使用L2范数将这些7x7激活映射与1x1x512维原型进行比较，并且在考虑所有输入图像后原型具有最大相似性的地方，我们将原型等同于激活映射中的1x1x512补丁。现在我发现224x224到7x7转换可以由
浏览 0提问于2019-10-27得票数 2
现在，我正在尝试使用GloVe学习Deeplearning4j。学习过程本身是一个很好的过程。// Define model // omittedMultiLayerNetwork net = new MultiLayerNetwork(conf);
UIServer ui
浏览 0提问于2018-06-14得票数 0
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深层神经网络训练的可视化
、、、
有没有人知道有一个好的方法来可视化多层递归网络的权值更新过程？
我没有找到多少关于这个题目的论文。如果我想不出什么办法的话，我正在考虑在每一层的权重上显示与时间相关的信息。PCA是另一种可能，虽然我不想产生更多的额外计算，因为可视化是在培训期间在线完成的。
浏览 0提问于2014-12-10得票数 15
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链接显示了来自人口普查网站的图形可视化。下面分享了相同的链接。我想在我的python程序中创建类似的图形可视化。这是什么类型的可视化？它是片段图还是其他任何不同类型的图形可视化。是否有任何API可用于创建此类可视化，或者我是否需要使用任何web服务？
浏览 3提问于2014-08-08得票数 2
我正在与数据科学家合作，他们希望了解和理解他们使用Azure Machine /Service中的视觉界面训练的神经网络模型。是否有可能排除并检查神经网络模型的内部表示？有没有一种方法，我可以写代码，访问一个经过训练的神经网络的节点和权重，以便将网络可视化为一个图形结构？
浏览 0提问于2019-06-02得票数 2
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