Jupiter notebook 显示训练结果 / 张生荣

JupyterNotebook 输出窗口的显示效果调整方法

在使用JupyterNotebook时,经常会遇到输出结果行数过长,结果显示时自动给放进了一个带有滚动条的小窗口.但是我们就是想一次看到全部结果,该怎么办? 其实非常简单,找到上方一排英文的工具栏,点 ...

在做网络训练实验时,有时需要同时将训练曲线和测试曲线一起显示,便于观察网络训练效果.经过很多次踩坑后,终于解决了. 具体的方法是:设置两个writer,一个用于写训练的数据,一个用于写测试数据,并且这 ...

众所周知tensorflow造势虽大却很难用,因此推荐使用Keras,它缺省是基于tensorflow的,但通过修改keras.json也可以用于theano.但是为了能用tensorflow提供的t ...

在开头加入以下设置即可解决 %matplotlib inline plt.rcParams['figure.figsize'] = (12.0, 8.0) # 调整大小,可根据自实际情况进行设置 pl ...

Jupyter Notebook默认不显示行号,可是当我们代码报错时,发现会显示自己多少行出现错误. eg: 这时候我们总不能一行行去数吧,因此,为了方便我们调试排错.我们需要让jupyter not ...

看下文章前我想先说一个问题遇到问题不要盲目的搜索答案,先看看终端提示什么错误,下面我总结一下会出现jupyter notebook运行命令,一直显示in[*]这种情况的解决办法: 了解提示符in[ ...

可能是由于yolact官方更新过其项目代码,所以网上其他人的yolact训练使用的config文件和我的稍微有区别.但总体还是差不多的. 1:提前准备好自己的数据集使用labelme来制作分割数据集 ...

出现的问题状况是:在Anaconda文件下,少了Jupyter Notebook快捷键,不然每次都要打开Anaconda Navigator再打开Jupyter Noterbook,有点麻烦.为了避免 ...

如何在Jupyter Notebook中插入本地图片? 我在网上搜索的时候,看到网上写的都是,将cell调节成为markdown cell, 然后输入下面的代码 ![title](img/pictur ...

训练曲线 def show_train_history(train_history, train_metrics, validation_metrics): plt.plot(train_histor ...

Python已经成为数据科学的语言之王.大多数新的数据科学家和程序员继续学习Python作为他们的第一门语言.这是有充分理由的;Python具有较浅的学习曲线.强大的社区和丰富的数据科学库生态系统. ...

目录前言 1.导入相关库 2.使用OpenCV读取和显示图像 3.从物体的图像中去除背景 4.添加对象到背景图像 5.结果展示前言在本文中,我将展示如何将对象从一个图像添加到另一个图像.为此,我 ...

本文实例为大家分享了python用插值法绘制平滑曲线的具体代码,供大家参考,具体内容如下原图: 平滑处理后: 代码实现如下: # 1. 随机构造数据 import numpy as np x = r ...

使用循环神经网络(RNN)实现影评情感分类作为对循环神经网络的实践,我用循环神经网络做了个影评情感的分类,即判断影评的感情色彩是正面的,还是负面的. 选择使用RNN来做情感分类,主要是因为影评是一段 ...

机器学习中非常重要的一环就是数据的可视化分析,从源数据的可视化到结果数据的可视化都离不开可视化工具的使用,sklearn+matplotlib的组合在日常的工作中已经满足了绝对大多数的需求,今天主要介 ...

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. 其中tensorboard 作为一款可视化神器,可以说是学习tensorflow时模 ...

TensorFlow中有如下几种定义输入节点的方法. 通过占位符定义:一般使用这种方式. 通过字典类型定义:一般用于输入比较多的情况. 直接定义:一般很少使用. 一占位符定义示例: 具体使用tf. ...

本文实例为大家分享了C++实现简单BP神经网络的具体代码,供大家参考,具体内容如下实现了一个简单的BP神经网络使用EasyX图形化显示训练过程和训练结果使用了25个样本,一共训练了1万次. 该神 ...

目录 tensorboard相关函数及其常用参数设置 1 with tf.name_scope(layer_name): 2 tf.summary.histogram(layer_name+" ...