注意:本节内容会用到浏览器, 而且与 tensorboard 兼容的浏览器是 “Google Chrome”. 使用其他的浏览器不保证所有内容都能正常显示. 上一篇讲到了 如何可视化TesorBorad整个神经网络结构的过程。 其实tensorboard还可以可视化训练过程( biase变化过程) , 这节重点讲一下可视化训练过程的图标是如何做的 。请看下图, ...
莫烦PythonRNNLSTM（回归例子可视化）
20.4 RNN lstm (回归例子可视化) 最近几年火起来的机器学习有没有让你动心呢? 学习 google 开发定制的 tensorflow, 能让你成为机器学习, 神经网络的大牛,同时也会在海量的信息当中受益匪浅. Code: https://github.com/MorvanZhou/Tensorflow-Tutorial 莫烦Python: https://m
[40] 25 可视化梯度下降/公式调参(上... 1085播放 06:12 [41] 25 可视化梯度下降/公式调参(下... 1257播放 06:09 [42] 什么是迁移学习 transfer ... 1165播放 04:48 [43] 26 迁移学习(上) 560播放 06:57 [44] 26 迁移学习(下) 625播放 07:03 为你推荐 09:16 判断推理第7讲 图形推...
莫烦Matplotlib 6 设置坐标轴2 (python 数据可视化教学教程) 上传者:莫烦Python 06:22 莫烦Matplotlib 7 Legend 图例 (python 数据可视化教学教程) 上传者:莫烦Python 14:03 莫烦Matplotlib 8 Annotation 标注 (python 数据可视化教学教程) 上传者:莫烦Python ...
好,通过阅读代码和之前的图片我们大概知道了此处是有一个输入层(inputs),一个隐含层(layer),还有一个输出层(output) 现在可以看看如何进行可视化. 搭建图纸¶ 首先从Input开始: xxxxxxxxxx 1 # define placeholder for inputs to network 2 xs=tf.placeholder(tf.float32, [None,1]) ...
这次我们还是以代码的形式直观地展示我们要做的事情. 为了可视化梯度下降的过程, 我们需要用到 Python 中的几个模块,matplotlib,numpy,tensorflow. 如果对画图感兴趣的朋友们, 可以来看看我的python 画图教程. xxxxxxxxxx 1 importtensorflowastf 2 importnumpyasnp ...
机器学习-简介系列什么是LSTM RNN 接着上一节的例子继续讲解. 这次, 我们会要可视化整个学习的结果. 使用Matplotlib 模块来进行可视化过程, 在建立好model以后, 设置plt.ion()使plt.show()可以连续显示. model=LSTMRNN(TIME_STEPS,INPUT_SIZE,OUTPUT_SIZE,CELL_SIZE,BATCH_SIZE)sess=tf.Session()# sess.run(tf...
莫烦Matplotlib 6 设置坐标轴2 (python 数据可视化教学教程) 上传者:莫烦Python 06:22 莫烦Matplotlib 7 Legend 图例 (python 数据可视化教学教程) 上传者:莫烦Python 14:03 莫烦Matplotlib 8 Annotation 标注 (python 数据可视化教学教程) 上传者:莫烦Python ...
由于这节我们观察训练过程中神经网络的变化, 所以首先要添一些模拟数据.Python 的 numpy 工具包可以帮助我们制造一些模拟数据. 所以我们先导入这个工具包: importtensorflowastfimportnumpyasnp 然后借助 np 中的np.linespace()产生随机的数字, 同时为了模拟更加真实我们会添加一些噪声, 这些噪声是通过np.random.normal(...