Tensorflow可视化--tensorboard

2024-08-26 14:32

本文主要是介绍Tensorflow可视化--tensorboard,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

最近在准备写论文用到的数据,为了凑几张图片,开始接触tensorboard。才发现tenboard真心强大。好后悔没有早接触这个东西。以前很多时候都是瞎调参数。把数据扔进去,然后一顿操作猛如虎。得到的结果时好时坏,只能听天由命。但Tensorboard提供了训练过程中的loss等参数的实时观察,就好比在这个炼丹炉上添加了温度计,压力表等多种现代化仪器,可以让你实时观察训练过程,早点发现训练异常。

可以说,作为一名“深度炼丹师”,Tenboard还是早接触,早轻松。废话不多说,本来打算自己边学习边写一个TensorBoard教程的,但是在网上找到了一个非常好的TensorBoard入门博客,与我心有戚戚焉,自己就懒得写了。建议花费一小时,边看博客,边操作,相信你会爱上TensorBoard。链接如下:
【TensorFlow | TensorBoard】理解 TensorBoard

这篇关于Tensorflow可视化--tensorboard的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1108828

相关文章

Python:豆瓣电影商业数据分析-爬取全数据【附带爬虫豆瓣,数据处理过程,数据分析,可视化,以及完整PPT报告】

**爬取豆瓣电影信息,分析近年电影行业的发展情况** 本文是完整的数据分析展现,代码有完整版,包含豆瓣电影爬取的具体方式【附带爬虫豆瓣,数据处理过程,数据分析,可视化,以及完整PPT报告】   最近MBA在学习《商业数据分析》,大实训作业给了数据要进行数据分析,所以先拿豆瓣电影练练手,网络上爬取豆瓣电影TOP250较多,但对于豆瓣电影全数据的爬取教程很少,所以我自己做一版。 目

基于SSM+Vue+MySQL的可视化高校公寓管理系统

系统展示 管理员界面 宿管界面 学生界面 系统背景   当前社会各行业领域竞争压力非常大,随着当前时代的信息化,科学化发展,让社会各行业领域都争相使用新的信息技术,对行业内的各种相关数据进行科学化,规范化管理。这样的大环境让那些止步不前,不接受信息改革带来的信息技术的企业随时面临被淘汰,被取代的风险。所以当今,各个行业领域,不管是传统的教育行业

win10不用anaconda安装tensorflow-cpu并导入pycharm

记录一下防止忘了 一、前提:已经安装了python3.6.4,想用tensorflow的包 二、在pycharm中File-Settings-Project Interpreter点“+”号导入很慢,所以直接在cmd中使用 pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple tensorflow-cpu下载好,默认下载的tensorflow

「大数据分析」图形可视化,如何选择大数据可视化图形?

​图形可视化技术,在大数据分析中,是一个非常重要的关键部分。我们前期通过数据获取,数据处理,数据分析,得出结果,这些过程都是比较抽象的。如果是非数据分析专业人员,很难清楚我们这些工作,到底做了些什么事情。即使是专业人员,在不清楚项目,不了解业务规则,不熟悉技术细节的情况下。要搞清楚我们的大数据分析,这一系列过程,也是比较困难的。 我们在数据处理和分析完成后,一般来说,都需要形成结论报告。怎样让大

11Python的Pandas:可视化

Pandas本身并没有直接的可视化功能,但它与其他Python库(如Matplotlib和Seaborn)无缝集成,允许你快速创建各种图表和可视化。这里是一些使用Pandas数据进行可视化的常见方法: 1. 使用Matplotlib Pandas中的plot()方法实际上是基于Matplotlib的,你可以使用它来绘制各种基本图表,例如折线图、柱状图、散点图等。 import pandas

【全网最全】2024年数学建模国赛A题30页完整建模文档+17页成品论文+保奖matla代码+可视化图表等(后续会更新)

您的点赞收藏是我继续更新的最大动力! 一定要点击如下的卡片,那是获取资料的入口! 【全网最全】2024年数学建模国赛A题30页完整建模文档+17页成品论文+保奖matla代码+可视化图表等(后续会更新)「首先来看看目前已有的资料,还会不断更新哦~一次购买,后续不会再被收费哦,保证是全网最全资源,随着后续内容更新,价格会上涨,越早购买,价格越低,让大家再也不需要到处买断片资料啦~💰💸👋」�

稀疏自编码器tensorflow

自编码器是一种无监督机器学习算法,通过计算自编码的输出与原输入的误差,不断调节自编码器的参数,最终训练出模型。自编码器可以用于压缩输入信息,提取有用的输入特征。如,[1,0,0,0],[0,1,0,0],[0,0,1,0],[0,0,0,1]四比特信息可以压缩成两位,[0,0],[1,0],[1,1],[0,1]。此时,自编码器的中间层的神经元个数为2。但是,有时中间隐藏层的神经元

Tensorflow实现与门感知机

感知机是最简单的神经网络,通过输入,进行加权处理,经过刺激函数,得到输出。通过输出计算误差,调整权重,最终,得到合适的加权函数。 今天,我通过tensorflow实现简单的感知机。 首先,初始化变量:     num_nodes = 2     output_units = 1     w = tf.Variable(tf.truncated_normal([num_nodes,output

Tensorflow lstm实现的小说撰写预测

最近,在研究深度学习方面的知识,结合Tensorflow,完成了基于lstm的小说预测程序demo。 lstm是改进的RNN,具有长期记忆功能,相对于RNN,增加了多个门来控制输入与输出。原理方面的知识网上很多,在此,我只是将我短暂学习的tensorflow写一个预测小说的demo,如果有错误,还望大家指出。 1、将小说进行分词,去除空格,建立词汇表与id的字典,生成初始输入模型的x与y d

Deepin Linux安装TensorFlow

Deepin Linux安装TensorFlow 1.首先检查是否有Python,一般deepin系统都自带python的。   2.安装pip Sudo appt-get install pip来安装pip,如果失败就先更新一下sudo apt-get updata,然后再sudo apt-get install pip,如果定位失败,就sudo apt-get install pyth