在之前的两篇文章基于Python TensorFlow Estimator DNNRegressor的深度学习回归与基于Python TensorFlow Keras Sequential的深度学习神经网络回归中...但是，一直没有介绍过基于tensorflow库中的TensorBoard工具，对神经网络模型，以及其训练过程中各项参数变化情况加以可视化的方法；这篇文章就对其加以具体介绍。...TensorBoard中的主要面板包括以下几个： Scalars：展示训练过程中的标量指标，比如训练误差、验证误差、学习率等。...Graphs：展示计算图，可以看到每一层的输入输出，以及参数的维度和数值。 Distributions：展示数据分布情况，可以查看权重、梯度、激活值等的分布情况，有助于诊断过拟合或欠拟合等问题。...通过单击每个层，可以查看该层的详细信息，包括该层的参数、激活函数等等。此外，Graphs界面还可以显示每个变量和操作的名称，以及它们在计算图中的位置。
前面提到TensorFlow提供了一个名为TensorBoard的工具，这个工具能够显示图运算的节点。下面是一个TensorBoard可视化看到计算图的例子： ?...在TensorBoard中，显示的计算图为： ?...) 计算输出： 22.5 TensorBoard中的显示： ?...在上面的代码中，在我们调用 sess.run 之前，所有的变量都没有初始化。...TensorBoard中可视化呈现： ?
而指南则是深入介绍了 TensorFlow 的工作原理，包括高阶 API、Estimator、加速器、低阶 API 和 TensorBoard 等等。...Estimator Estimator，了解如何将 Estimator 用于机器学习。 预创建的 Estimator，预创建的 Estimator 的基础知识。...张量 - 介绍了如何创建、操作和访问张量（TensorFlow 中的基本对象）。 变量 - 详细介绍了如何在程序中表示共享持久状态。...图和会话 - 介绍了以下内容： 数据流图：这是 TensorFlow 将计算表示为操作之间的依赖关系的一种表示法。 会话：TensorFlow 跨一个或多个本地或远程设备运行数据流图的机制。...如果您使用高阶 TensorFlow API（例如 Estimator 或 Keras）编程，则高阶 API 会为您创建和管理图和会话，但是理解图和会话依然对您有所帮助。
学习tensorflow的时候出现以下错误。...运行以下命令 tensorboard --logdir=/Users/username/Documents/DeepLearning/my_log_dir 错误显示如下： 大致意思就是 有多个插件 /tensorflow...正常情况是，1 个tensorflow，1个tensorboard，1个tensorflow-estimator，保证这样就行。...但是问题还是没有解决，运行pip list 看前面还有以下的package，找到文件目录将其删除，然后再运行tensorboard就可以了。...ensorboard 2.0.2 -ensorflow 2.0.0 -ensorflow-estimator
，例如损失和准确性 可视化模型图（操作和图层） 查看权重，偏差或其他张量随时间变化的直方图 将embedding 投影到较低维度的空间 显示图像，文本和音频数据 分析TensorFlow程序 以及更多...PyTorch的TensorBoard入门 TensorBoard是一个字体结尾的Web界面，实际上从文件中读取数据并显示它。...要使用TensorBoard，我们的任务是将我们要显示的数据保存到TensorBoard可以读取的文件中。 为了使我们更轻松，PyTorch创建了一个名为SummaryWriter的实用程序类。...通过浏览至以下位置访问TensorBoard UI： http://localhost:6006 在这里，我们将能够看到我们的网络图和图像数据。目前，这确实为我们提供了视觉效果，但没有接下来的有用。...TensorBoard直方图和标量 我们可以添加到TensorBoard的下一个数据导入类型是数字数据。我们可以添加将随时间或epoch 显示的标量值。
family: 可选的;如果提供，用作摘要标记名称的前缀，它控制用于在Tensorboard上显示的选项卡名称。返回值：字符串类型的标量张量。序列化的摘要协议缓冲区。...family: 可选的;如果提供，用作摘要标记名称的前缀，它控制用于在Tensorboard上显示的选项卡名称。返回值：字符串类型的标量张量。序列化的摘要协议缓冲区。...family: 可选的;如果提供，用作摘要标记名称的前缀，它控制用于在Tensorboard上显示的选项卡名称。返回值：字符串类型的标量张量。其中包含一个摘要原buf。...display_name: 在TensorBoard中用于命名该数据的字符串。如果没有设置此值，则使用节点名。返回值：字符串类型的标量张量。序列化的摘要协议缓冲区。...标准的TensorBoard文本仪表板将在字符串中呈现markdown，并将自动将1d和2d张量组织到表中。如果提供了一个二维以上的张量，则会显示一个二维子数组，并显示一条警告消息。
而在训练过程中，主要用到了tf.summary()的各类方法，能够保存训练过程以及参数分布图并在tensorboard显示。..., family=None) 函数说明： [1]输出一个含有标量值的Summary protocol buffer，这是一种能够被tensorboard模块解析的【结构化数据格式】 [2]用来显示标量信息...：[1]将【计算图】中的【标量数据】写入TensorFlow中的【日志文件】，以便为将来tensorboard的可视化做准备 参数说明： name:生成节点的名字，也会作为TensorBoard中的系列的名字...如果没有特殊要求，一般用这一句就可一显示训练时的各种信息了。...(其他要显示的信息)]) #这里的[]不可省 如果要在tensorboard中画多个数据图，需定义多个tf.summary.FileWriter并重复上述过程。
，由新的tf.contrib.quantize 包支持 利用 tf.custom_gradient可以简单定制梯度的计算 TensorBoard 调试器插件，即 TensorFlow 调试器（ tfdbg...现在支持随机化 tf.contrib.all_reduce 添加对标量的支持 tf.contrib.bayesflow.mcmc_diagnostics 中添加 effective_sample_size...VM 中添加对流数据的帮助函数 ClusterResolvers 和TPUEstimator 进行整合 统一了 metropolis_hastings和 HMC 内核的接口 把 LIBXSMM 卷积迁移到一个单独的...的解释说明文档 确定性的常量折叠操作 tf.linalg.* 支持float16 的dtype 添加 tf.estimator.export.TensorServingInputReceiver允许...tf.estimator.Estimator.export_savedmodel 传入 raw tensors来模拟函数 原作者 | yifeif 原文链接 https://github.com/tensorflow
一、 建立图 通过添加一个标量数据和一个直方图数据到log文件里，然后通过TensorBoard显示出来，第一步加到summary,第二步写入文件。...将模型的生成值加入到直方图数据中（直方图名字为z），将损失函数加入到标量数据中（标量名字叫做loss_function）。...# 反向优化 cost = tf.reduce_mean(tf.square(Y-z)) tf.summary.scalar('loss_function', cost) #将损失以标量显示 learning_rate...feed_dict={X:x, Y:y}) summary_writer.add_summary(summary_str, epoch) # 将summary写入文件 # 显示训练中的详细信息...上面的是因为没有对应的TensorFlow-gpu的python所以访问不了。
图像仪表盘仅支持png图片格式，可以使用它将自定义生成的可视化图像（例如matplotlib散点图）嵌入到tensorboard中。该仪表盘始终显示每个标签的最新图像。...1.3 SCALARS Tensorboard 的标量仪表盘，统计tensorflow中的标量（如：学习率、模型的总损失）随着迭代轮数的变化情况。...除此之外，也可以使用其他元数据进行配置，如词汇文件或sprite图片。...上PR CURVES栏目在有内容时的首页，没有内容时就隐藏在INACTIVE栏目下。...Tensorboard是一个可视化工具，它能够以直方图、折线图等形式展示程序运行过程中各标量、张量随迭代轮数的变化趋势，它也可以显示高维度的向量、文本、图片和音频等形式的输入数据，用于对输入数据的校验。
TF Speech：这是一个语音识别应用，用于识别您的语音，如果它与应用中的某个预定义命令匹配，则它会在设备屏幕上突出显示该特定命令。...R 中的 TensorBoard 您可以按照 Jupyter R 笔记本中的代码ch-17d_TensorBoard_in_R。...中绘制的标量： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-CVRBDnjH-1681566673392)(https://gitcode.net/apachecn/...我们还学习了如何使用 R 中的可视化工具 TensorBoard。我们还介绍了一个来自 R Studio 的新工具tfruns，它允许您为多次运行创建报告，分析和比较它们，并在本地保存或发布它们。...例如，您经常看到自己陷入以下一种或多种情况： 在损失和指标输出中得到了 NaN 即使经过多次迭代，损失或其他指标也没有改善 在这种情况下，我们需要调试使用 TensorFlow API 编写的代码。
Estimators：这是模型的核心部分，而 Estimators 的核心部分则是一个 model_fn 函数（后面会细讲），你在这个函数中定义你的模型架构，输入是特征和标签，输出是一个定义好的 estimator...模型架构 为了让大家对模型架构先有个清晰地了解，我先把 TensorBoard （不熟悉 TensorBoard 的话可以参考这里）中显示的模型架构图贴出来（数据集我也就不介绍了，这是个很常用的数据集，...在 Estimator 中，我们输入必须是一个函数，这个函数必须返回特征和标签（或者只有特征），所以我们需要把上面的内容写到一个函数中。...model_dir 中的文件结构 然后你可以使用 tensorboard --logdir=/your/model/dir（Linux 中你可能需要使用 python -m tensorboard.main...--logdir=/your/model/dir）来在 TensorBoard 中查看训练信息，默认只有 SCALARS 和 GRAPHS 面板是有效的，你也可以自己使用 tf.summary 来手动添加
参考目录： 1 安装 2 标量可视化 3 权重直方图 4 特征图可视化 5 模型图的可视化 6 卷积核的可视化 本章节来初次使用tensorboard来可视化pytorch深度学习中的一些内容，主要可视化的内容包括..., global_step): tag就是一个字符串吧，在上面的代码中，我是每50个batch记录一次loss的值，所以这个tag就是'loss': scalar_value就是这一次记录的标量了，上面记录的就是...，我们在tensorboard中运行这个文件，展示出直方图变化，上面的代码是记录了一个网络中所有层的权重值直方图，在具体任务中，可以只需要输出某一些层的权重直方图即可。...，就是自己定义的模型结构会显示不出来。...，模型的遍历都讲过了，所以这里相信大家都没有什么比较难理解的地方了。
而在训练过程中，主要用到了tf.summary()的各类方法，能够保存训练过程以及参数分布图并在tensorboard显示。...例如： tf.summary.histogram('histogram', var)一般用来显示训练过程中变量的分布情况3、tf.summary.distribution分布图，一般用于显示weights...7、tf.summary.merge_allmerge_all 可以将所有summary全部保存到磁盘，以便tensorboard显示。...如果没有特殊要求，一般用这一句就可一显示训练时的各种信息了。...中的标志。
2.tensorboard安装 TensorBoard是一个可视化工具，能展示你训练过程中绘制的图像、网络结构等。...得到结果： 4.tensorboard常用语法--summary tf.summary有诸多函数： 1、tf.summary.scalar 用来显示标量信息，其格式为： tf.summary.scalar...summary全部保存到磁盘，以便tensorboard显示。...如果没有特殊要求，一般用这一句就可一显示训练时的各种信息了。...(其他要显示的信息)]) #这里的[]不可省 如果要在tensorboard中画多个数据图，需定义多个tf.summary.FileWriter并重复上述过程。
而指南则深入介绍了 TensorFlow 的工作原理，包括高阶 API、Estimator、低阶 API 和 TensorBoard 等。...中文指南 如果读者本来就有比较好的基础，那么我们在实践中可能会遇到很多具体问题，例如调用 TPU、使用静态计算图、或者使用 TensorBoard 进行可视化等。...检查点：保存训练进度并从保存的地方继续训练或推断。 特征列：在不对模型做出更改的情况下处理各种类型的输入数据。 Estimator 的数据集：使用 tf.data 输入数据。...张量：介绍了如何创建、操作和访问张量（TensorFlow 中的基本对象）。 变量：详细介绍了如何在程序中表示共享持久状态。...数据流图：这是 TensorFlow 将计算表示为操作之间的依赖关系的一种表示法。 会话：TensorFlow 跨一个或多个本地或远程设备运行数据流图的机制。
由于我现在还处在机器学习入门阶段，对很多知识也是一知半解，没有那个实力去写好的原创文章，所以还是翻译一篇文章分享给大家。如果有问题请参看原文或和我联系。...如果您没有为创建的模型提供训练脚本，则需要使用Tensorboard并为其找到自动生成的名称（我花了大量时间试图理解这一点，因此简而言之，训练脚本得心应手是一项巨大的奖励）。...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？...由于我们在训练脚本中做了一些小改动，我们可以轻松填写每个转换工具中的不同选项。您也可以使用Tensorboard查找生成的名称，但是对输入和输出进行命名可以让其他可能没有原始训练脚本的人员更加清楚。...尽管令人兴奋，但并没有太多的例子或文档。如果您希望获得先机，可以深入实际的TensorFlow代码库。
http://xxx.xxx.xxx.xxx:6006 注意：tensorboard兼容Google浏览器或Firefox浏览器，对其他浏览器的兼容性较差，可能会提示bug或出现其他性能上的问题。...首先从界面上，此版本的tensorboard导航栏中只显示有内容的栏目，如GRAPHS，其他没有相关数据的子栏目都隐藏在INACTIVE栏目中，点击这些子栏目则会显示一条如图4所示的提示信息，指示使用者如何序列化相关数据...SCALARS栏目展示各标量在训练过程中的变化趋势，如accuracy、cross entropy、learning_rate、网络各层的bias和weights等标量。...通过左键单击命名空间或者操作节点，屏幕的右上角会显示对应的具体信息。 如上图11中，右上角绿色框标注的部分为命名空间layer2的具体信息。...---- Tips：欢迎大家点击最下方二维码关注我们的公众号，点击干货资源专栏或发送关键字“资源”获取更多资源推荐。关注我们的历史文章，一起畅游在深度学习的世界中。
Python进行实验，并在资源比较紧张的嵌入式环境或需要低延迟的环境中用C++部署模型。...TensorFlow也有内置的TF.Learn和TF.Slim等上层组件可以帮助快速地设计新网络，并且兼容Scikit-learn estimator接口，可以方便地实现evaluate、grid search...TensorBoard目前支持5种可视化：标量（scalars）、图片（images）、音频（audio）、直方图（histograms）和计算图（Computation Graph）。...TensorBoard的loss标量的可视化 TensorBoard的模型结构可视化 主流深度学习框架对比 TensorFlow拥有产品级的高质量代码，有Google强大的开发、维护能力的加持，整体架构设计也非常优秀...，以及其他个人或商业组织贡献的框架。
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