本文介绍基于TensorBoard工具，对tensorflow库构建的神经网络模型加以可视化，并对其训练过程中的损失函数（Loss）、精度指标（Metric）等的变化情况加以可视化的方法。 在之前的两篇文章基于Python TensorFlow Estimator DNNRegressor的深度学习代码与基于Python TensorFlow keras.Sequential的深度学习神经网络代码中，我们介绍...
这一节会介绍一个TensorFlow的可视化工具 — tensorboard 😃 通过使用这个工具我们可以很直观的看到整个神经网络的结构、框架。 以前几节的代码为例:相关代码 通过tensorflow的工具大致可以看到,今天要显示的神经网络差不多是这样子的 同时我们也可以展开看每个layer中的一些具体的结构: 好,通过阅读代码和之前的图片我们...
针对这个问题,TensorFlow开发了一个特别有用的可视化工具包:TensorBoard,既可以显示网络结构,又可以显示训练和测试过程中各层参数的变化情况。本博文分为四个部分,第一部分介绍相关函数,第二部分是代码测试,第三部分是运行结果,第四部分介绍相关参考资料。 一. 相关函数 TensorBoard的输入是tensorflow保存summary data的日...
打开 TensorBoard 界面会默认进入 GRAPHS 界面,在该界面中可以看到上面程序 TensorFlow 计算图的可视化结果。点开 “ INACTIVE "选项可以看到 TensorBoard 能够可视化的其他内容 ,“INACTIVE”选项中列出的是当前没有可视化数据的项目 。,除了可视化 TensorFlow计算图之外,TensorBoard 还提供了 SCALARS 、 IMAGES 、 AUDIO ...
一、TensorFlow与TensorBoard简介 在深度学习领域,TensorFlow是备受推崇的开源深度学习库之一,而TensorBoard作为TensorFlow的可视化工具,为开发者提供了直观、交互式、直观地可视化网络结构和训练过程的能力。这篇文章将带领大家实战,展示如何使用TensorFlow中的TensorBoard进行模型可视化并进行深入解析。
tensorboard可视化工具 tensorboard是tensorflow的可视化工具,通过这个工具我们可以很清楚的看到整个神经网络的结构及框架。 通过之前展示的代码,我们进行修改从而展示其神经网络结构。 一、搭建图纸 首先对input进行修改,将xs,ys进行新的名称指定x_in y_in 这里指定的名称,之后会在可视化图层中inputs中显示出来 ...
Tensorflow官方提供的Tensorboard可以可视化神经网络结构图,但是说实话,我几乎从来不用。主要是因为Tensorboard中查看到的图结构太混乱了,包含了网络中所有的计算节点(读取数据节点、网络节点、loss计算节点等等)。更可怕的是,如果一个计算节点是由多个基础计算(如加减乘除等)构成,那么在Tensorboard中会将基础计算节点显示而...
1.首先将介绍通过TensorFlow节点的命名空间整理Tensorboard可视化得到的TensorFlow计算图。在前面介绍过,TensorFlow会将所有的计算以图的形式组织起来。TensorBoard可视化得到的图并不仅是将TensorFlow计算图中的节点和边直接可视化,它会根据每个TensorFlow计算节点的命名空间来整理可视化得到的效果,使得神经网络的整体结构不会被过...
这次我们会介绍如何可视化神经网络。因为很多时候我们都是做好一个神经网络,但是没有一个图像可以展示出来。这一讲就会介绍tensorflow的可视化的工具-tensorboard。通过使用这个工具我们可以很直观的看到整个神经网络的结构、框架。 同时我们也可以展开看每个layer中的一些具体的结构: ...