tensorboard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: ...

近来在训练检测网络的时候会出现loss为nan的情况,需要中断重新训练,会很麻烦.因而选择使用PyTorch提供的梯度裁剪库来对模型训练过程中的梯度范围进行限制,修改之后,不再出现loss为nan的情 ...

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+" ...

总说由于pytorch 0.4版本更新实在太大了, 以前版本的代码必须有一定程度的更新. 主要的更新在于 Variable和Tensor的合并., 当然还有Windows的支持, 其他一些就是支持s ...

前言本文参考PyTorch官网的教程,分为五个基本模块来介绍PyTorch.为了避免文章过长,这五个模块分别在五篇博文中介绍. Part3:使用PyTorch构建一个神经网络神经网络可以使用tou ...

目录一.技术背景二.MindSpore内置的损失函数三.自定义损失函数四.自定义其他算子五.多层算子的应用六.重定义reduction 一.技术背景损失函数是机器学习中直接决定训练结果好 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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win7 64位,Anaconda安装的Python3.6.1下安装的TensorFlow与Keras,Keras的backend为TensorFlow.在运行Mask R-CNN时,在进行调试时想 ...

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 ...

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 ...

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 ...

最近pytorch出了visdom,也没有怎么去研究它,主要是觉得tensorboardX已经够用,而且用起来也十分的简单 pip install tensorboardX 然后在代码里导入 from ...

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 ...