tensorboard查看loss / 张生荣

使用Tensorboard工具查看Loss损失率

在python程序中添加tensoboard一系列代码我就不一一写了.查找资料就可以找到很多这方面的内容. 今天我主要是想说下,如何在cmd中录入命令,查看. 环境:win10 python开发环境: ...

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 ...

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+" ...

Keras的底层库使用Theano或TensorFlow,这两个库也称为Keras的后端.无论是Theano还是TensorFlow,都需要提前定义好网络的结构,也就是常说的"计算图&quo ...

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 ...

前言: keras是一个十分便捷的开发框架,为了更好的追踪网络训练过程中的损失函数loss和准确率accuracy,我们有几种处理方式,第一种是直接通过 history=model.fit(),来返回 ...

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 ...

想要查看每次训练模型后的 loss 值变化需要如下操作 loss_value= [ ] self.history = model.fit(state,target_f,epochs=1, batch_ ...

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 ...

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 ...

在本文中,我们将介绍超参数优化,然后使用TensorBoard显示超参数优化的结果. 深度神经网络的超参数是什么? 深度学习神经网络的目标是找到节点的权重,这将帮助我们理解图像.文本或语音中的数据模式 ...

一.tensorboard的简要介绍 TensorBoard是一个独立的包(不是pytorch中的),这个包的作用就是可视化您模型中的各种参数和结果. 下面是安装: pip install tenso ...

目录前言一. Introduction to TensorBoard 二.TensoBoard Pipeline 三.后端数据记录 1. SummaryWriter类 2. 添加数据 3. 关闭S ...

Tensorboard: 如何更直观的观察数据在神经网络中的变化,或是已经构建的神经网络的结构.上一篇文章说到,可以使用matplotlib第三方可视化,来进行一定程度上的可视化.然而Tensorfl ...

我用的是Anaconda3 ,用spyder编写pytorch的代码,在Anaconda3中新建了一个pytorch的虚拟环境(虚拟环境的名字就叫pytorch). 以下内容仅供参考哦~~ 1.首先打 ...

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 ...

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 ...

TensorBoard是TensorFlow下的一个可视化的工具,能够帮助我们在训练大规模神经网络过程中出现的复杂且不好理解的运算.TensorBoard能展示你训练过程中绘制的图像.网络结构等. 1 ...