本文介绍了关于神经网络模型压缩、加速和优化的一些研究进展。作者从模型压缩、加速和优化三个方面进行介绍，并分别列举了每项研究中涉及的技术、方法和案例。通过对比分析，指出各种方法的优缺点和适用场景。此外，作者还对未来的研究趋势进行了展望，认为将模型压缩与加速技术结合是未来研究热点。
在TensorFlow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。
在《Tensorflow SavedModel模型的保存与加载》一文中，我们谈到SavedModel格式的优点是与语言无关、容易部署和加载。那问题来了，如果别人发布了一个SavedModel模型，我们该如何去了解这个模型，如何去加载和使用这个模型呢？
tensorflow的可视化是使用summary和tensorboard合作完成的.
【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学
学习资料： https://www.tensorflow.org/get_started/summaries_and_tensorboard 中文翻译： http://wiki.jikexueyuan.com/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，可以更好地理解 调试 优化程序。 在之前的几节，我们都只是建立了模型，例如这个代码：
最近在研究tensorflow自带的例程speech_command,顺便学习tensorflow的一些基本用法。
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/79066094 TensorFlow是谷歌开源的深度学习库。不多介绍，相信准备学习TensorFl
在TensorFlow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。这三种方法，在前面博客中都有过比较详细的介绍。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。
上一篇16 L2正则化对抗“过拟合”提到，为了检测训练过程中发生的过拟合，需要记录每次迭代（甚至每次step）模型在训练集和验证集上的识别精度。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”。在训练过程中不断变化的“损失”、“更新速率”（step/sec）甚至“概率分布”等信息，都是帮助我们深入理解模型与训练的关键信息。 对此，TensorBoard提供了尽善尽美的支持。它能将所记录的动/静态信息，方便的可视化成直观的图形，
上一篇 16 L2正则化对抗“过拟合 ”提到，为了检测训练过程中发生的过拟合，需要记录每次迭代（甚至每次step）模型在训练集和验证集上的识别精度。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”。在训练过程中不断变化的“损失”、“更新速率”（step/sec）甚至“概率分布”等信息，都是帮助我们深入理解模型与训练的关键信息。 对此，TensorBoard提供了尽善尽美的支持。它能将所记录的动/静态信息，方便的可视化成直观的图形
# 深度学习 # 图像识别,自然语言处理 # 机器学习 深度学习 # 分类:神经网络(简单) 神经网络(深度) # 回归 图像:卷积神经网络 # 自然语言处理:循环神经网络 # cpu:运行操作系统,处理业务,计算能力不是特别突出 # gpu:专门为计算设计的 import tensorflow as tf a = tf.constant(5.0) b = tf.
安装Tensoflow1.0 Linux/ubuntu: python2.7: pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.0.1-cp27-none-linux_x86_64.whl python3.5: pip3 install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.0.1-cp35-cp35m-linu
在这篇博文中，将向你展示如何自由的在任何Python代码中使用Tensorboard。
在之前一篇文章里：使用CNN+ Auto-Encoder 实现无监督Sentence Embedding (代码基于Tensorflow)，训练完成后，encode的参数也就被训练好了，这个时候我们利用这些参数对数据进行编码处理，从而得到一个向量。
在机器学习领域和认知科学领域,人工神经网络(artificial neural network) 简称ann或类神经网络,一种放生物 神经网络的结构和功能的计算模型,用于对函数进行估计或近似.
跳出：Starting TensorBoard 54 at http://amax:6006
版权声明：本文为zhangrelay原创文章，有错请轻拍，转载请注明，谢谢... https://blog.csdn.net/ZhangRelay/article/details/91414600
TensorFlow是Google的一个开源软件库，广泛用于数值计算。它使用可在许多不同平台上共享和执行的数据流图。
TensorBoard是tensorFlow中的可视化界面，可以清楚的看到数据的流向以及各种参数的变化，本文基于一个案例讲解TensorBoard的用法。
前言：主要介绍一下，TensorFlow变量作用域和可视化，变量作用域能更好底可视化展示数据流图 TensorFlow变量作用域 通过tf.Variable我们可以创建变量，但是当模型复杂的时候，需要构建大量的变 量集，这样会导致我们对于变量管理的复杂性，而且没法共享变量(存在多个相 似的变量)。针对这个问题，可以通过TensorFlow提供的变量作用域机制来解决， 在构建一个图的时候，就可以非常容易的使用共享命名过的变量。 变量作用域机制在TensorFlow中主要通过两部分组成： tf.get_va
TensorFlow涉及到的运算，往往是在训练庞大的神经网络过程中出现的复杂且难以理解的运算，为了方便对程序进行理解、调试和优化，tensorflow提供了一个叫做tensorboard的可视化工具来对模型以及训练过程进行可视化描述。你可以使用它来展示模型结构，绘制出关键参数的变化过程图，观察训练过程并根据图形适当调整模型参数。 以下是一个使用tensorboard进行可视化的一个实例，该例构建了一个两层深度网络模型，并在训练的过程中对一些参数及准确度做了记录，并可以在tensorboard中以图表方式展现，图片见代码部分后面。
前面 写了一篇用 TensorFlow 实现 CNN 的文章，没有实现 TensorBoard，这篇来加上 TensorBoard 的实现，代码可以从 这里 下载。
本文介绍了如何使用 TensorFlow 实现卷积神经网络（CNN）用于图像分类。首先介绍了 CNN 的基本结构和原理，然后通过一个具体的例子展示了如何使用 TensorFlow 实现 CNN。在实现过程中，作者介绍了如何定义模型、如何添加数据集、如何训练模型、如何评估模型的性能、如何保存模型、如何加载模型、如何可视化模型训练过程以及模型参数。最后，作者还介绍了一些高级功能，如使用 tf.summary.FileWriter() 将操作记录到 TensorBoard 中，以及使用 tf.train.Saver() 保存和加载模型。通过本文的学习，读者可以掌握如何使用 TensorFlow 实现 CNN，并能够使用 TensorBoard 对模型进行可视化和调试。
上面列的是常见的变化。更多的了解，请看https://www.tensorflow.org/install/migration 官网给出了tensorflow更新到1.0后的变化。
上篇文章我们讲了如何对模型进行可视化，用的keras手动绘图输出CNN训练的中途结果，本篇文章将讲述如何用PaddlePaddle新开源的VisualDL来进行可视化。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
http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7429344.html
1.认识下TensorBoard TensorFlow不仅是一个软件库，而是一整套包括TensorFlow、TensorBoard、Tensor Serving在内的软件包。为了更大程度地利用TensorFlow，我们应该了解如何将它们串联起来应用。在和一部分，我们来探索下TensorBoard。 TensorBoard是一个图（graph）可视化软件，在（安装TensorFlow的时候会默认安装）。下面是谷歌的介绍: The computations you'll use TensorFlow for
对于机器学习模型，分布式大致分两类：模型分布式和数据分布式: 模型分布式非常复杂和灵活， 它把整个机器学习模型分割，分散在多个节点上，在每个节点上计算模型的各个部分， 最后把结果拼接起来。如果你造了
本文实例为大家分享了基于Tensorflow的MNIST手写数字识别分类的具体实现代码，供大家参考，具体内容如下
【新智元导读】昨天凌晨谷歌正式发布了TensorFlow1.0版，改进了库中的机器学习功能，发布了XLA的实验版本，对Python和Java用户开放，提升了debugging，并且加入和改进了一些高级
本文主要是介绍tensorflow中dropout的作用，dropout主要是用来防止过拟合，即提供模型的泛化能力。
本文介绍了在Tensorflow中使用protobuf时遇到的报错问题，通过升级protobuf库版本以及使用默认的pool来解决这个问题。同时，文章也介绍了一些可能的原因和解决方法。
代码运行完成之后，可以用bash脚本一键浏览器访问tensorboard终端：
今天继续看 TensorFlow Mechanics 101： https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/mechanics 完整版教程可以看中文版tutorial： http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/tutorials/mnist_tf.html 这一节讲了使用 MNIST 数据集训练并评估一个简易前馈神经网络（feed-forward neural network） input，outp
前一篇文章通过TensorFlow实现分类学习，以MNIST数字图片为例进行讲解；本文将介绍什么是过拟合，并采用droput解决神经网络中过拟合的问题，以TensorFlow和sklearn的load_digits为案例。本专栏主要结合作者之前的博客、AI经验和"莫烦大神"的视频介绍，后面随着深入会讲解更多的人工智能案例及应用。
本文介绍了如何使用 TensorFlow-3.0 和 Keras 在 Python 中构建一个简单的全连接神经网络，用于 MNIST 手写数字识别任务。首先，作者介绍了如何下载和安装 TensorFlow-3.0 和 Keras，然后描述了如何使用两个隐藏层实现一个具有 128 个神经元和 10 个输出节点的全连接神经网络。接下来，作者演示了如何将训练数据集划分为训练、验证和测试数据集，并使用交叉熵损失函数和梯度下降优化器进行训练。最后，作者使用测试数据集评估了模型的准确率。整个代码的 GitHub 地址为 https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/examples/tutorials/mnist。
大家最诟病深度学习的一点就是理论基础不够系统，模型就像一个黑盒子，这就更加凸显了深度学习模型可视化的重要性了。
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tensorboard对一元二次方程回归预测的模型训练过程做可视化展现。
简单代码 # -*- coding: utf-8 -*- # @Author: yanqiang # @Date: 2018-05-13 10:37:40 # @Last Modified by: yanqiang # @Last Modified time: 2018-05-13 11:41:55 import os # 在tensorflow的log日志等级如下： # - 0：显示所有日志（默认等级） # - 1：显示info、warning和error日志 # - 2：显示warning
编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文详细介绍了Tensorboard的各个模块并有代码演练。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 1. Tensorboard简介 对大部分人而言，深度神经网络就像一个黑盒子，其内部的组织、结构、以及其训练过程很难理清楚，这给深度神经网络原理的理解和工程化带来了很大的挑战。为了解决这个问题，tensorboard应运而生。Tensorboard是tensorflow内置的一个可视化工具，它通过将tensorflow程序输出的日志文件
TensorFlow–TensorBoard可视化 利用TensorBoard可视化TensorFlow运行状态 TensorBoard是TensorFlow的可视化工具 通过Tensor Flow程序运行过程中输出的日志文件可视化TensorFlow程序的运行状态 TensorBoard和TensorFlow程序跑在不同的进程中 📷 产生日志文件 tf.reset_default_graph():清除default graph和不断增加的节点 # 作者：北山啦 # 地址：https://beishan
运行数据的另一种方法是使用eval()，括号里面添加session部分，否则失效报错：
前言 前提：假设你熟悉Python，TensorFlow和Jupyter notebooks。 我们的目标只是可视化计算图。 TensorFlow操作形成计算图。 而对于简单的例子，你可能可以查看代码，并立即看到发生了什么，较大的计算图可能不那么明显。 可视化图表可以帮助诊断计算本身的问题，也可以帮助了解TensorFlow中的某些操作是如何工作的以及事情如何组合在一起的。 让我们来看几种不同的可视化TensorFlow图形的例子，最重要的是，如何以一种非常简单和有效的方式来实现。 首先，让我们创建一个
本篇文章有2个topic，简单的分类器和TensorFlow。首先，我们会编写函数生成三种类别的模拟数据。第一组数据是线性可分的，第二种是数据是月牙形数据咬合在一起，第三种是土星环形数据。每组数据有两个类型，我们将分别建立模型，对每组数据分类。
猪年快乐之TensorFlow中实现word2vec及如何结构化TensorFlow模型
datawhale8月组队学习 -基于transformers的自然语言处理(NLP)入门
import tensorflow as tf from tensorflow.python.platform import gfile pb_file = ‘xxx/xxx/xxx.pb’ pb_log_dir = ‘xxx/xxx/log/’ def show_pb_graph(): graph = tf.get_default_graph() graph_def = graph.as_graph_def() graph_def.ParseFromString(gfile
本文属于介绍性文章，其中会介绍许多TensorFlow的新feature和summit上介绍的一些有意思的案例，文章比较长，可能会花费30分钟到一个小时
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