2017 年 8 月 22 日：TensorBoard 0.1.4 发布，更新界面截图。 TensorBoard 是如何工作的？...tf.nn.conv2d(inpt, W, strides=[1, s, s, 1], padding='SAME') act = tf.nn.relu(conv) tf.summary.histogram...('weights', W) tf.summary.histogram('biases', b) tf.summary.histogram('activations', act) HISTOGRAMS...除此之外，HISTOGRAMS 还有个 Histogram mode，有两个选项：OVERLAY 和 OFFSET。选择 OVERLAY 时横轴为权重值，纵轴为频数，每一条折线为训练步数。...TensorBoard TensorBoard Histogram Dashboard Understanding TensorBoard (weight) histograms Hands-on TensorBoard
Histogram / 图像直方图 / 灰度直方图 # 一般解释 直方图(Histogram)，又称质量分布图，是一种统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。...A histogram is a graphical representation that organizes a group of data points into user-specified ranges...The histogram condenses a data series into an easily interpreted visual by taking many data points and...So you need to stretch this histogram to either ends (as given in below image, from wikipedia) and that...is what Histogram Equalization does (in simple words).
博主在运行我尝试运行tensorboard是遇到错误?最后发现一种很简单的解决方法，只需要指定端口号即可，博主一共试了三个端口号，终于运行成功，生成了网址： ?
zuoyuan/p/3783993.html https://shenjie1993.gitbooks.io/leetcode-python/084%20Largest%20Rectangle%20in%20Histogram.html
在geom_histogram()函数中，bins就是用来指定分组数目（格子），为什么总是会少两个？ ? 小仙同学考虑到自己能力有限，决定量力而行，另辟蹊径。...#注释：package使用之前需要调用 Step4绘图 p<-ggplot(data,aes(x=data$销量)) + geom_histogram
这时候就需要用到直方图均衡(Histogram Equlization)来处理这种情况，简单过程如下图所示： ? 来自维基百科 简单来说，直方图均衡化是使用图像直方图对对比度进行调整的图像处理方法。...color='b') plt.hist(img.flatten(), 256, [0, 256], color = 'r') plt.xlim([0, 256]) plt.legend(('cdf', 'histogram...下面计算均衡后的 CDF: hist, bins = np.histogram(img2.flatten(), 256, [0, 256]) cdf = hist.cumsum() cdf_normalized....flatten(), 256, [0, 256], color = 'r') plt.xlim([0, 256]) plt.ylim([0, 30000]) plt.legend(('cdf', 'histogram...OpenCV - Histogram Equalization [2]. wiki - Histogram equalization [3].
大家好，我是蓝胖子，书接上文，我在prometheus描点原理那一篇文章里，留了一个思考题:我们通常会用到histogram_quantile去计算服务接口时间的耗时情况。...要解释这个问题，还是要看看分位数统计Histogram的原理。...Histogram指标内容在解释统计原理之前，我们先看看Histogram指标指标究竟是如何存储的，当我们用prometheus 客户端创建一个Histogram监控数据类型时，其本质上会创建一组指标，...直方图Histogram每个桶中统计的次数包含了前面的桶的次数。histogram_quantile在计算分位数时，就是判断指标样本中是否携带le标签，是的话才会纳入分位数的计算中。...并且histogram_quantile函数是拿一组瞬时向量进行计算的，计算后得到一个分位数。
HISTOGRAMS 用于记录变量的历史值（比如 weights 值，平均值等），并使用折线图的方式展现，使用tf.summary.histogram()进行收集构建。...打开方式 法一 代码运行完成之后，可以用bash脚本一键浏览器访问tensorboard终端： xdg-open 'http://localhost:6006/#histograms' tensorboard...法二 代码运行完成之后，命令行中跳转到代码生成的文件夹中，输入 tensorboard --logdir . ...源码 打开终端，执行 bash run.sh 即可一键生成 tensorboard log 并自动打开 6006端口 main.py： log_path = '....global_step=step) writer.close() run.sh： python main.py xdg-open 'http://localhost:6006/#histograms' tensorboard
1.4 HISTOGRAMS Tensorboard的张量仪表盘，统计tensorflow中的张量随着迭代轮数的变化情况。它用于展示通过tf.summary.histogram记录的数据的变化趋势。...如下代码所示： 1. tf.summary.histogram(weights, 'weights') 上述代码将神经网络中某一层的权重weight加入到日志文件中，运行程序生成日志后，启动tensorboard...图三 tensorboard中的HISTOGRAMS栏目内容展开界面 1.5 DISTRIBUTIONS Tensorboard的张量仪表盘，相较于HISTOGRAMS，用另一种直方图展示从tf.summary.histogram...tf.summary.scalar 显示tensorflow中的张量随迭代轮数的变化趋势 DISTRIBUTIONS tf.summary.histogram 显示tensorflow中张量的直方图...HISTOGRAMS tf.summary.histogram 显示tensorflow中张量的直方图（以另一种方式） IMAGES tf.summary.image 显示tensorflow中使用的图片
TensorBoard对于分析模型训练信息来说是个很有用的工具，虽然我目前用的不多，但是使用几次发现Tensorboard功能确实很强大。...下面是Keras调用Tensorboard的代码实例： # callback tensorboard_class tbCallBack = TensorBoard(log_dir='..../logs', histogram_freq=0, write_graph=True, write_images=True) # Train the model...--logdir=logs 出现如下结果，即表示成功调用TensorBoard 其他问题 在之前我试过在终端中输入如下命令方式调用Tensorboard，但是没有成功，目前不得知是tensorflow...装的tensorboard有问题，但是目前没找到问题在哪，正常导入包是可以的。
Tensorboard的可视化依赖于tensorflow程序运行输出的日志文件，因而tensorboard和tensorflow程序在不同的进程中运行。 那如何启动tensorboard呢？.../tensorboard/tensorboard.py --logdir=path/to/log-directory 图3 tensorflow向量相加程序的计算图的可视化结果 启动tensorboard...图4 tensorboard各栏目的默认界面 本文使用tensorboard1.4.1，较以往版本有很多不同。...在HISTOGRAM栏目中可以看到各变量（如：activations、gradients，weights 等变量）随着训练轮数的数值分布，横轴上越靠前就是越新的轮数的结果。...DISTRIBUTIONS和HISTOGRAM是两种不同形式的直方图，通过这些直方图可以看到数据整体的状况。
这篇文章主要讲讲TensorBoard的基本使用以及name_scope和variable_scope的区别 一、入门TensorBoard 首先来讲讲TensorBoard是什么吧，我当时是在官方文档里学习的...，官网也放出了介绍TensorBoard的视频。...weights'): weight = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0)) tf.summary.histogram...with tf.name_scope('biases'): bias = tf.Variable(tf.zeros([1])) tf.summary.histogram.../tensorboard/loss-2 启动成功的图： ?
# 导入库 from keras.callbacks import TensorBoard # 创建tensorboard对象， 结果保存在logs目录下 tensorboard = TensorBoard...(log_dir='logs/{}'.format(NAME),histogram_freq=1,write_grads=True) # 在模型生成器函数作为回调参数 model.fit_generator...validation_data=validation_generator, validation_steps=200 // BATCH_SIZE, callbacks=[tensorboard...] ) 在浏览器中展示数据 tensorboard --logdir=logs
TensorBoard计算加速 0. 写在前面 参考书 《TensorFlow：实战Google深度学习框架》（第2版） 工具 python3.5.1，pycharm 1....average_gradients(tower_grads) for grad, var in grads: if grad is not None: tf.summary.histogram...opt.apply_gradients(grads, global_step=global_step) for var in tf.trainable_variables(): tf.summary.histogram...format_str % (datetime.now(), step, loss_value, examples_per_sec, sec_per_batch)) # 通过TensorBoard...左上：参数服务器 右上：计算服务器0 左下：计算服务器1 右下：运行tensorboard，结果如下： ? 同步模式样例程序 #!
Correct', total_correct, epoch) tb.add_scalar('Accuracy', total_correct / len(train_set), epoch) tb.add_histogram...('conv1.bias', network.conv1.bias, epoch) tb.add_histogram('conv1.weight', network.conv1.weight, epoch...) tb.add_histogram('conv1.weight.grad', network.conv1.weight.grad, epoch) 这是一个示例，说明了如何将这些调用放在训练循环中： network...('conv1.bias', network.conv1.bias, epoch) tb.add_histogram('conv1.weight', network.conv1.weight,...epoch) tb.add_histogram( 'conv1.weight.grad' ,network.conv1.weight.grad ,
Largest Rectangle in Histogram Desicription Given n non-negative integers representing the histogram’...s bar height where the width of each bar is 1, find the area of largest rectangle in the histogram. ?...Above is a histogram where width of each bar is 1, given height = [2,1,5,6,2,3]. ?
原文发表在 TensorBoard Projector 简易指南 - Alan Lee。 TensorBoard（TB）是一个非常棒的模型可视化工具，早期我也写过一篇文章来详细介绍各个面板。...现在终于抽出时间，来完整体验并写一篇 TensorBoard Projector（TBP）的简易教程。...这是因为 tensorboard 目前还不支持所有 Unicode 字符标签，只支持 ascii 字符。 BUT！...sprite.jpg 必须是正方形，每个小图也最好是正方形，意味着行列上的小图数量必须是相等的，而且 tensorboard 读这个 sprite 的时候是按照行优先的顺序读的。...现在我们终于可以启动 tensorboard 了： $ tensorboard --logdir=projector/ projector/ 就是你上面指定的 logdir 。
(self, tag, values, global_step, bins): counts, bin_edges = np.histogram(values, bins=bins)...np.random.RandomState(10) a = np.hstack((rng.normal(size=1000), rng.normal(loc=5, scale=2, size=1000))) tensorboard.log_histogram...，log_plot和log_histogram。...log_scalar，log_image，log_plot和log_histogram函数都将tag和global_step作为参数。 tag是要绘制的值的任意名称。...log_histogram稍微复杂一些：它使用bin的bin数来计算values参数中给出的值的直方图。 计算本身就是numpy。 然后，它被送到Tensorboard： ?
tensorboard可对网络和各种参数进行可视化，可以方便的进行网络结构调整和调参，尤其是应对复杂网路，下面用一个例子介绍tensorboard在Linux中的使用方法。..., tf.reduce_max(var))#最大值 tf.summary.scalar('min', tf.reduce_min(var))#最小值 tf.summary.histogram...('histogram', var)#直方图#命名空间with tf.name_scope('input'): #这里的none表示第一个维度可以是任意的长度 x = tf.placeholder...之后打开终端，重新进入虚拟环境，输入命令：tensorboard --lodir= /home/user8/anaconda2/CNN地址为metadata.tsv文件的路径。...进入tensorflow后详细教程请参见tensorflow官网：https://tensorflow.google.cn/guide/summaries_and_tensorboard也可参考博客：https
pip install tensorboard SummaryWriter 新建 ---- 新建一个SummaryWriter对象，保存待观测数据。...新建好Writer对象后，便是往其中添加各种类型的数据，这里介绍主要的几种：数字 (scalar)、图片 (image)、直方图 (histogram)、模型 (graph)。...添加直方图 ---- 使用add_histogram()添加直方图。...You can find other options in: https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.histogram.html...='runs/histogram') for i in range(10): x = np.random.random(1000) writer.add_histogram('distribution
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