摘要:Tensorflow作为当下最流行的深度学习框架,实现ConvNet(CNN)自然是轻而易举,但是本文创造性的使用的TensorBoard来图形化展示CNN实现过程,极大的提高了研究者的对自己模型的管理能力。 首先了解TensorBoard是什么?解开你心中的疑惑! 在本教程中,我将介绍如何使用TensorFlow,从头开始构建卷积神经网络,并使用
也会在终端当前目录生成一个logs文件,然后运行tensorboard --logdir logs指令,就可以生成一个链接,复制那个链接,在google浏览器(我试过火狐也行)粘贴显示,对于tensorboard 中显示的网址打不开的朋友们, 请使用
构建CNN模型,需要使用到的库有tensorflow.kersa.Sequential(用于叠加层(隐藏层或输出层))、tensorflow.kersa.layers,需要tensorflow.kersa.layers中的卷积层、激活函数、池化层、正则化等 from tensorflow.kersa import layers, Sequential from tensorflow.kersa.layers import Conv2D,Activation,MaxPooling2D,Dropout,Flatten...
在协作实验室中使用Tensorboard,可以通过以下步骤进行: 1. 安装Tensorboard:首先,确保已经安装了TensorFlow。然后,使用以下命令安装Tensorboard: ``` ...
本文介绍下TensorFlow的编程模型及TensorBoard的使用。 全部内容来源于《深入学习之TensorFlow:入门、原理与进阶实战》一书,欢迎支持 4.1 编程模型 TensorFlow的命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算。TensorFlow是张量从图像的一端流动到另一端的计算过程,这也是TensorFlow...
包含TensorFlow Extended (TFX)、TensorBoard(可视化工具)、TensorFlow Hub(预训练模型库)等。 二、安装 TensorFlow 使用pip 安装CPU 或 GPU 版本: # CPU 版本 pip install tensorflow # GPU 版本(需 NVIDIA 驱动和 CUDA 支持) pip install tensorflow-gpu 安装过程界面如下: 安装完成的界面如下: 验证安装: import...
TensorBoard 0.4.0rc3 at http://localhost:6006 (Press CTRL+C to quit) 在本地浏览器(推荐使用Chrome)地址栏中,输入http://localhost:6006打开TensorBoard,大致效果如下: 复杂点的示例——线性模型 真正的机器学习过程中,我们当然是不知道变量的,我们真正的目的就是去习得这些变量,以达到模型能够尽可能准确预测样...
下面开始我们第一个TensorFlow程序,并使用TensorBoard可视化。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtensorflowastf a=tf.constant(2)b=tf.constant(3)x=tf.add(a,b)withtf.Session()assess:print(sess.run(x)) 执行结果 为了将上面程序可视化,我们需要下面一行程序将日志写入文件: ...
如需在 TensorBoard 中显示相关信息,需要编写相关代码。TensorBoard 详细用法请参考Github TensorBoard页面。 通过公网访问,您需要先申请一个公网 IP 绑定在路由器上,在路由器上设置端口转发,同时打开防火墙相应的下行端口。 或参考 VPN 隧道指南 配置 VPN,通过私网 IP 地址访问。
TensorBoard是tensorFlow中的可视化界面,可以清楚的看到数据的流向以及各种参数的变化,本文基于一个案例讲解TensorBoard的用法。 二、代码 设计一个MLP多层神经网络来训练数据 1. import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data ...