我已经实现了一个非常简单的计算图,并且我能够在tensorboard上正确地可视化它。 但是,当我运行图表时,我看不到变量的数值 import tensorflow as tf
a = tf.constant(5, name = 'a')
b = tf.constant(5, name = 'b')
c = a + b
print(a)
print(b)
print(c)
sess = tf.Session()
print(sess.run(c))
with tf.Session() as sess:
writer = tf.summary.Fi
我在用估计器训练我的网。我想用Tensorboard监控。Estimator的博客声称:
"The training will output information like the global step, loss,
and accuracy over time on the terminal output. Besides this, the
Experiment and Estimator framework will log certain statistics to
be visualized by TensorBoard."
我的过程确实创建和事件文件,但其
在cifar10示例中,有关参数的损失梯度可以计算如下:
grads_and_vars = opt.compute_gradients(loss)
for grad, var in grads_and_vars:
# ...
是否有任何方法可以获得与激活有关的损失梯度(而不是参数),并在Tensorboard中观察它们?
我正在尝试可视化从TensorFlow会话生成的摘要数据。我已经使用TensorBoard inspect功能确认了摘要确实已存储:
tensorboard --logdir=C:\ML\tensorflow_logs --port 6006 --inspect
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Processing event files... (this can take a few minutes)
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我正在训练一个模型,它正在遍历几个数据集。
tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=log_dir,
histogram_freq=1,
profile_batch=10)
for data in datasets:
model.fit(data,callbacks=[tensor
我希望监视通过服务器上的slurm进程进行培训的CNN的培训进度(即,只要服务器有可用的资源,就通过bash脚本执行该脚本;会话不是交互式的)。因此,我不能简单地打开一个终端并运行Tensorboard dev)。
到目前为止,我还没有在我的Tensorboard开发网站上找到一个新的实验,我已经尝试了以下几点:
mod = "SomeModelType"
logdir = "/some/directory/used/in/Tensorboard/callback"
PARAMETERS = "Some line of text describing t