tensorflow acc可视化 / 张生荣

使用tensorboard可视化loss和acc的实例

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 ...

为了查看网络训练的效果或者便于调参.更改结构等,我们常常将训练网络过程中的loss.accurcy等参数. 除此之外,有时我们也想要查看训练好的网络中间层输出和卷积核上面表达了什么内容,这可以帮助我们 ...

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 ...

目录一.TensorBoard 二.Visdom 一.TensorBoard TensorBoard 一般都是作为 TensorFlow 的可视化工具,与 TensorFlow 深度集成,它能够展现 ...

目录一.TensorBoard 二.Visdom 一.TensorBoard TensorBoard 一般都是作为 TensorFlow 的可视化工具,与 TensorFlow 深度集成,它能够展现 ...

本文实例讲述了Python Tensor FLow简单使用方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.基础概念 Tensor表示张量,是一种多维数组的数据结构.Flow代表流,是指张量之间通过计算而转 ...

使用keras实现CNN,直接上代码: from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras. ...

目录 Tensorboard详解使用例子 1.loss和acc 2.权值直方图 3.梯度直方图实现代码 Tensorboard详解该类在存放在keras.callbacks模块中.拥有许多参数, ...

前言 Tensorflow中可以使用tensorboard这个强大的工具对计算图.loss.网络参数等进行可视化.本文并不涉及对tensorboard使用的介绍,而是旨在说明如何通过代码对网络权值和f ...

使用matplotlib中的一些函数将tensorflow中的数据可视化,更加便于分析 import tensorflow as tf import numpy as np import matplo ...

直接上代码: fig_loss = np.zeros([n_epoch]) fig_acc1 = np.zeros([n_epoch]) fig_acc2= np.zeros([n_epoch]) f ...

TensorBoard是用于可视化图形和其他工具以理解.调试和优化模型的界面. 它是一种为机器学习工作流提供测量和可视化的工具. 它有助于跟踪损失和准确性.模型图可视化.低维空间中的项目嵌入等指标. ...

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 ...

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 ...

一,斑马线的数据集数据集的构成: test train zebra corssing:56 zebra corssing:168 other:54 other:164 二,代码部分 1.导包 imp ...

简单的Tensorflow验证码识别应用,供大家参考,具体内容如下 1.Tensorflow的安装方式简单,在此就不赘述了. 2.训练集训练集以及测试及如下(纯手工打造,所以数量不多): 3.实现代码 ...

给大家分享一下TensorFlow在MAC系统中的安装步骤以及环境搭建的操作流程. TensorFlow 底层的图模型结构清晰,容易改造:支持分布式训练:可视化效果好.如果做长期项目,接触较大数据集的 ...

TensorFlow提供了TFRecords的格式来统一存储数据,理论上,TFRecords可以存储任何形式的数据. TFRecords文件中的数据都是通过tf.train.Example Proto ...

利用卷积神经网络训练图像数据分为以下几个步骤 1.读取图片文件 2.产生用于训练的批次 3.定义训练的模型(包括初始化参数,卷积.池化层等参数.网络) 4.训练 1 读取图片文件 def get_fi ...