tensorboard损失函数图 / 张生荣

利用Tensorboard绘制网络识别准确率和loss曲线实例

废话不多说,直接上代码看吧! import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载 ...

目录一.图 1.默认图 1.调用方法查看默认图属性 2..graph查看图属性代码 2.自定义图(创建图) 1.创建自定义图 2.创建静态图 3.开启会话(运行) 4.查看自定义图代码二.Te ...

简单的代码: import tensorflow as tf In [2]: matrix1=tf.constant([[3.,3.]]) In [3]: matrix2=tf.constant([[ ...

一,命名空间函数 tf.variable_scope tf.name_scope 先以下面的代码说明两者的区别 # 命名空间管理函数 ''' 说明tf.variable_scope和tf.name_s ...

Google提供了一个工具,TensorBoard,它能以图表的方式分析你在训练过程中汇总的各种数据,其中包括Graph结构. 所以我们可以简单的写几行Pyhton,加载Graph,只在logdir里 ...

在上一篇文章中,我们介绍了如何使用源码对TensorBoard进行编译教程,没有定制需求的可以直接使用pip进行安装. TensorBoard中的graph是一种计算图,里面的点用于表示Tensor本 ...

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 ...

当使用Tensorflow训练大量深层的神经网络时,我们希望去跟踪神经网络的整个训练过程中的信息,比如迭代的过程中每一层参数是如何变化与分布的,比如每次循环参数更新后模型在测试集与训练集上的准确率是如 ...

一.分类问题损失函数--交叉熵(crossentropy) 交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离,是分类问题中使用广泛的损失函数.给定两个概率分布p和q,交叉熵刻画的是两个概率分布之间的距离: 我们可以 ...

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 ...

学习Tensorboard过程中,按照书本中操作,结果在浏览器中报错:No scalar data was found. 通过百度查询,自己琢磨,发现有个小问题觉得写出来供像我这样的菜鸟注意. 我的环 ...

今天照着样例搞了下tensorboard,发现自己无法显示scalar,而graph却可以正常显示. 出现这种情况就说明,tensorfboard已经正确读取了指定目录下的数据,只是数据里没有保存有s ...

简介 tensorflow 配套的可视化工具, 将你的计算图画出来. 当训练一个巨大的网络的时候, 计算图既复杂又令人困惑. TensorBoard 提供了一系列的组件, 可以看到 learning ...

Tensorflow计算图的展示: 1. 设置生成计算图,运行程序会自动生成"logs"日志文件 2. 在Terminal下输入指令如果当前路径为程序日志路径(即"lo ...

在使用tensorboard可视化网络参数时,当因多次训练产生多个events文件后,在tensorboard上显示会非常混乱,非常不易于观察. 如下图所示,这张图只有两次实验的文件,已经比较混乱了. ...

Tensorflow编程系统 Tensorflow工具或者说深度学习本身就是一个连贯紧密的系统.一般的系统是一个自治独立的.能实现复杂功能的整体.系统的主要任务是对输入进行处理,以得到想要的输出结果. ...

首先辨析一下概念: 1. loss是整体网络进行优化的目标, 是需要参与到优化运算,更新权值W的过程的 2. metric只是作为评价网络表现的一种"指标", 比如accuracy ...

卷积核可视化 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from keras import backend as K from keras. ...

tensorlfow网络模型可视化.baidu了一些方法,现在介绍下我的流程和遇到的问题: 配置 window7 tensorlfow1.5 anaconda 启动tensorboard 1.启动an ...