通过TensorBoard监控损失函数值和调试检测结果图像（例如IoU热图，标准数据集以及预测边界框）。 并行的模型训练设计。 不同的模型被保存到不同的目录中，从而可以同时训练。...使用NoSQL数据库存储具有高维信息的评估结果。这个设计在分析大量的实验结果时非常有用。 基于时间的输出设计。...运行信息（例如模型，摘要summaries（由TensorBoard生成）以及评估结果）被定期保存到文件中。 对于检查点Checkpoint的管理。...代码会将最近生成的几个检查点文件（.pth）保存在模型目录中，旧的将被删除。 NaN调试。当检测到NaN损失时，将导出当前的运行环境（data batch）和模型，用来分析NaN出现的原因。...将下载多个数据集和模型（原始的Darknet格式，将被转换成PyTorch的格式）。 这些数据集将缓存到不同的数据配置文件中，模型会对缓存的数据进行评估。并用于检测示例图像中的对象，并显示检测结果。
本文主要内容如下： 使用 Datasets 装载数据 使用预封装好的评估器（estimator）构建基线 使用词嵌入技术 通过卷积层和 LSTM 层构建定制化的评估器 装载预训练好的词向量 使用 TensorBoard...在这个例子中，我们可以从我们模型的上一个检查点装载权重，并且看看哪些单词相应的权重的绝对值最大。结果看起来就像我们所期望的那样。...在终端上运行： tensorboard --logdir={model_dir} 我们可以在训练和测试中可视化许多收集到的度量结果，包括每个模型在每一个训练步骤上的损失函数值，以及精确度-召回率曲线...得到预测结果 为了得到在新的句子上的预测结果，我们可以使用「Estimator」实例中的「predict」方法，它能为每个模型加载最新的检查点并且对不可见的示例进行评估。...，检查点本身并不足以作出预测，为了将存储的权重映射到相应的张量（tensor）上，用于构建评估器的实际代码也是必需的。
本文主要内容如下： 使用 Datasets 装载数据 使用预封装好的评估器（estimator）构建基线 使用词嵌入技术 通过卷积层和 LSTM 层构建定制化的评估器 装载预训练好的词向量 使用 TensorBoard...在这个例子中，我们可以从我们模型的上一个检查点装载权重，并且看看哪些单词相应的权重的绝对值最大。结果看起来就像我们所期望的那样。...在终端上运行： tensorboard --logdir={model_dir} 我们可以在训练和测试中可视化许多收集到的度量结果，包括每个模型在每一个训练步骤上的损失函数值，以及精确度-召回率曲线。...得到预测结果 为了得到在新的句子上的预测结果，我们可以使用「Estimator」实例中的「predict」方法，它能为每个模型加载最新的检查点并且对不可见的示例进行评估。...，检查点本身并不足以作出预测，为了将存储的权重映射到相应的张量（tensor）上，用于构建评估器的实际代码也是必需的。
TensorBoard与Keras模型的fit方法联用，可以用keras.callbacks.TensorBoard回调函数基于TensorBoard的回调函数In 13:# 让回调函数写入日志的位置model...显示界面第一步先安装TensorBoard，如果没有安装pip install TensorBoard1、在命令窗口中启动语句：# 启动界面tensorboard --logdir=tensorboard_path...最终的结果：Serving TensorBoard on localhost; to expose to the network, use a proxy or pass --bind_allTensorBoard...In 14:%load_ext tensorboardIn 15:# 启动命令%tensorboard --logdir logs/ # 在当前的cell中直接使用==补充图==编写自定义的训练循环和评估循环...:0.9668...val_loss:0.1210未使用@tf.function的运行时间: 1.4751169681549072利用tf.function加速运算自定义循环的运行速度比内置的fit核
每次训练产生一个新的检查点时，评估工具将使用给定目录中可用的图像进行预测(在我的例子中，我使用了来自测试集中的图像)。...通过TensorFlow的可视化平台TensorBoard，可以看到训练和评估阶段的结果。...，但是使用不同的检查点数量。...另一方面，我注意到，精确度为87%的模型产生的假阳性结果较少，因而忽略了一些皮卡丘。下面的图片是由TensorBoard制作的总损失和精确度图表。 ? ?...精确度指标 TensorBoard还会自动评估评估集的一些图像。它真正的好处是，通过使用一个滑块（slider），你可以看到预测的置信（confidence）是如何根据模型的检查点的变化而变化的。
（安装说明） 打开检查点文件并确定最新的文件。...结果是：/tmp/mnist_graph_def_with_ckpts/frozen_mnist.pb下的冻结图。此时，再次检查Tensorboard中的图形是个好主意。...这个任务删除了图中的所有预处理。 在Tensorboard中评估opt_mnist_graph.pb。 注意dropout和iterator现在不见了。 结果应该是准备好转换为TFLite的图表。...唯一可能令人困惑的部分是输入形状。使用Tensorboard或summarize_graph工具，您可以获得形状。 ? 在Tensorboard中，如果我们评估input_tensor，你会看到形状？...得到的经验： Tensorboard是你的朋友。用它在每一步评估图形，识别不支持的图层，并找出输入和输出形状。
推荐使用检查点，因为从零开始训练模型可能需要几天才能得到好结果，所以最好能从之前训练过的模型开始。官网上提供了几个模型检查点。...这样可以监控整个流程，并且通过在本地运行TensorBoard来评估你的工作。...设置TensorBoard路径： tensorboard — logdir=gs://${YOUR_CLOUD_BUCKET} 下面是我的训练和评估工作结果。...平均准确率在20000步的时候就达到了0.8，这个结果很不错。 下面是在训练模型的过程中，一个图像评估的例子。 框住浣熊的探测框越来越准确。...我用了很短的训练时间就得到了相当不错的结果，这也是由于识别器只需要训练一个类。对于多类别的情况，总平均准确率就不会这么高了，也需要更长的训练时间来获得好的结果。
报告的损失是最近批次的平均损失。请记住，这种损失是交叉熵和所有重量衰减项的总和。 注意批量的处理速度。上面显示的数字是在特斯拉K40c上获得的。如果在CPU上运行，则会降低性能。...cifar10_train.py定期将 所有模型参数保存在 检查点文件中， 但不会对模型进行评估。将使用检查点文件cifar10_eval.py来测量预测性能（请参阅下面的评估模型）。...目前的学习率是多少？ TensorBoard提供此功能，显示cifar10_train.py通过a 定期导出的数据tf.summary.FileWriter。...为了监控模型在训练过程中如何改进，评估脚本会定期运行在最新的检查点文件上cifar10_train.py。...脚本只会定期返回精度@ 1 - 在这种情况下，它返回了86％的精度。cifar10_eval.py还可以在TensorBoard中显示可以显示的摘要。这些摘要在评估过程中提供了对模型的更多洞察。
TensorBoard 允许使用 PCA 选择 3 主轴来投影数据，进而看到整个文字云。超级酷！你可以输入任何单词，它会显示相邻的单词。你也可以隔离最靠近它的 101 个点。 看看下面的片段。 ?...这些词向量可以很好地捕捉单词之间的上下文关系（例如，黑色、白色和红色的示例向量会紧密地结合在一起），而且使用这些向量（而不是单词本身）来完成文本分类或新文本生成等自然语言处理（NPL）任务，会得到更好的结果...用 TensorBoard 进行可视化 使用 TensorBoard 中的「嵌入投影机」可视化嵌入。...要实现这个功能，你需要完成以下步骤： 在检查点目录的训练结束时保存你的模型 创建一个 metadata.tsv 文件包含每个整数转换回单词的映射关系，这样 TensorBoard 就会显示单词而不是整数...将这个 tsv 文件保存在同一个检查点目录中 运行这段代码： ? 打开 TensorBoard，将其指向检查点目录 大功告成！ ?
torch.distributedtorch.distributed支持三个后端，每个后端具有不同的功能。下表显示了哪些函数可用于CPU / CUDA张量。...它定义了一个可以扩展的计算图模型，同时也定义了内置操作符和标准数据类型。最初我们关注的是推理(评估)所需的能力。torch.optimtorch.optim是一个实现各种优化算法的包。...这可能导致像RNG状态这样的持久状态比没有检查点的状态更高级。默认情况下，检查点包括调整RNG状态的逻辑，这样通过使用RNG(例如通过dropout)的检查点通过与非检查点通过相比具有确定的输出。...根据检查点操作的运行时间，隐藏和恢复RNG状态的逻辑可能导致适度的性能下降。...torch.utils.tensorboard安装了TensorBoard之后，这些实用程序允许您将PyTorch模型和指标记录到TensorBoard UI中的一个目录中，以便进行可视化。
特别地，我创建了一个具有相对良好结果的对象检测器来识别浣熊。...索引0是一个占位符索引(请参阅这篇讨论以获得关于此主题的更多信息)。 (可选)预训练模型检查点。...我们建议使用一个检查点，从预训练模型开始训练总是更好的，因为从头开始的训练可能需要几天的时间才能得到好的结果。...在训练开始时，也建议你开始做评估工作。你可以通过在你的本地机器上运行Tensorboard来监控训练和评估工作的过程。...tensorboard — logdir=gs://${YOUR_CLOUD_BUCKET} 以下是我的训练和评估的结果。
evaluation（）计算网络的精度。 ? 为TensorBoard定义一个summary操作函数 (更多介绍可参见前文). ? 生成一个保存对象以保存模型在检查点的状态（更多介绍可参见前文）。...每100次迭代之后模型的当前精度会被评估并打印到屏幕上。此外，正在运行summary操作，其结果被添加到负责将摘要写入磁盘的summary_writer（看此章节）。 ?...可选的图形参数告诉TensorBoard渲染显示整个TensorFlow图形。每100次迭代，我们执行合并的汇总操作，并将结果馈送到汇总写入器，将它们写入磁盘。...要查看结果，我们通过“tensorboard --logdir = tf_logs”运行TensorBoard，并在Web浏览器中打开localhost：6006。...在“事件”标签中，我们可以看到网络的损失是如何减少的，以及其精度是如何随时间增加而增加的。 ? tensorboard图显示模型在训练中的损失和精度。
如果你希望在每个训练的epoch自动执行某些任务，比如保存模型检查点（checkpoint），或者希望控制训练过程，比如达到一定的准确度时停止训练，可以定义回调来做到。...例如，min_delta = 1表示如果监视值的绝对值变化小于1，则将停止训练过程 patience： 没有改善的epoch数，如果过了数个epoch之后结果没有改善，训练将停止 restore_best_weights...保存检查点的作用在于保存训练中间的模型，下次在训练时，可以加载模型，而无需重新训练，减少训练时间。...例如，如果监控的度量指标是val_loss，并且想要最小化它，则设置mode =’min’。 period： 检查点之间的间隔（epoch数）。...该回调写入可用于TensorBoard的日志，通过TensorBoard，可视化训练和测试度量的动态图形，以及模型中不同图层的激活直方图。
TF-Ranking 快速且易用，并能创建高质量的排序模型。该统一框架让机器学习研究人员、实践者和爱好者能够在单个库中评估和选择一系列不同的排序模型。...TensorBoard 上显示的基于训练步骤（X 轴）的 NDCG 指标 (Y 轴)示例，它表示了训练期间指标的总体进度。不同的方法可直接在仪表板上进行比较，并基于指标选出最佳模型。...无偏见排序学习 此前的研究（https://ai.google/research/pubs/pub45286）表明，给定一个项目的排序列表，用户更有可能重点查看前面几个结果，而忽略结果之间的相关性。...这一发现激发了大家对于无偏见排序学习的研究兴趣，并且带来了无偏见评估和基于训练实例重复加权的几种无偏见学习算法的发展。...如上所述，你可以使用 Tensorboard 将 NDCG 和 MRR 等排序评价指标可视化，以及使用这些评价指标选择最佳模型检查点。
在我的Github repo上发布了具有评估图像和检测脚本的最终训练模型。...、训练以及评估.tfrecord文件与标签映射文件的路径代替“PATH_TO_BE_CONFIGURED”字段。...由于我们只是在寻找一种类型的目标，我们的标签文件看起来像这样： item { id: 1 name: 'waldo' } 最后，我们最终应该： 具有.ckpt检查点文件的预训练模型； 训练和评估...，PATH_TO_TRAIN_DIR是一个新创建的目录，我们的新检查点和模型将被存储在该目录中。...你还可以使用Tensorboard来更详细地显示训练数据。 该脚本将在一定数量的步骤后自动存储检查点文件，以便你随时恢复保存的检查点，以防计算机在学习过程中崩溃。
TF-Ranking速度较快且易于使用，而且还可以创建高质量的排名模型。统一的框架使ML研究人员、从业者和爱好者能够在单个库中评估和选择一系列不同的排名模型。...TensorBoard中显示的训练步骤(X轴)的NDCG度量(Y轴)的示例。 它显示了训练期间指标的总体进度。 可以直接在仪表板上比较不同的方法。 可以根据指标选择最佳模型。...无偏(unbiased)Learning to Rank 先前的研究表明，给定一个项目的排序列表，用户更有可能与前几个结果交互，而不会考虑它们的相关性。...这一发现激发了人们对无偏Learning to Rank的研究兴趣，并且基于训练的实例进行重新加权，开发了无偏见的评估和几种无偏见的学习算法。 开始用TF-Ranking吧！...TF-Ranking与丰富的TensorFlow生态系统完美集成。 如上所述，你可以使用Tensorboard可视化NDCG和MRR等排名指标，以及使用这些指标选择最佳模型检查点。
可以在本地训练，或者使用 Luminoth 内置的谷歌云平台支持在云端训练模型。 训练完成之后，你可以使用 Tensorboard 集成可视化进展和中间结果，还可使用不同的数据分割对模型进行评估。...结果易于理解 可视化结果的能力一直很重要，尤其在计算机视觉领域。在模型训练完之后，使用我们的 UI 或者命令行接口，即可获得容易理解的摘要（summary）和结果的图可视化。 ?...此外，我们还致力于在 Pascal VOC2012 等流行数据集上提供预训练的检查点。 使用 运行 lumi 命令时，有一个主要的命令行接口可供使用。...结果可视化 我们试图获取有用、易于理解的摘要和图可视化。我们认为这不仅对于监督是必要的，对于增加对内部运行机制的理解同样大有裨益。这也使代码易于理解、容易学习，计算图也是如此。...你可以运行以下命令来使用 TensorBoard： tensorboard --logdir /tmp/luminoth 名称来源 黑暗视镜是游戏《银河战士 Prime 2 黑暗回音（Metroid Prime
用户指定详细信息，例如优化器的类型（以及超参数（如果有的话）），损失函数的类型以及要评估的指标。 这些也是可以使用 TensorBoard 可视化的指标。...API 从任何检查点加载权重并将其用于评估： model.load_weights(checkpoint_path) ... 手动保存和恢复权重 模型权重也可以保存在检查点文件中。...默认情况下，TensorBoard 显示操作级别图，该图显示… 超参数调优 建立良好的深度学习模型最重要的部分之一就是选择最佳超参数来训练模型本身。 超参数是工程师在模型训练之前设置的参数。...超参数仪表板具有三个视图-表视图，并行坐标视图和“散点图矩阵视图”-每个视图都提供了一种不同的方式来可视化结果。 TABLE VIEW列出运行和超参数并显示指标。...该工具可轻松调整超参数和详细的日志，并在 TensorBoard 中直观显示结果。
此外，我也介绍了这个库和它的不同架构及其各自特点，以及演示如何使用 TensorBoard 评估训练过程。...结果是，由于我现在拥有更多的图片，我不得不扩展这个模型的训练，而不是从零开始。我使用了早期模型的训练检查点，然后从检查点开始继续进行；前者训练了 15000 次，而新的则训练了 20000 次。...下面两幅图表显示了总体的损失和精度 (从 TensorBoard 中获得）；很明显，从 15000 次到 20000 次没有太多改变（特别是在损失方面）。 ? 损失 ?...接着，执行实际检测过程，就是寻找所有那些漂亮的黄色皮卡丘。结果是，返回皮卡丘所在位置的边界坐标（如果找到的话）和检测结果的置信度。...为创建这个视频，需要用到 VideoWriter 对象，每次遍历时，帧的副本都会被写入这个对象（不含声音）。 结果和讨论 这两个视频显示了模型的运行过程： ? ? 第一个视频的检测非常好。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
