writer_1=tf.summary.create_file_writer("./mylogs")# (1)创建一个 SummaryWriter 对象,生成的日志将储存到 "./mylogs" 路径中withwriter_1.as_default():# (2)使用 writer_1 记录with包裹的context中,进行 summary 写入的操作forstepinrange(100):# other model code would go heretf.summary.scalar(...
`tf.summary.FileWriter` 是 TensorFlow 中的一个类,用于将摘要数据写入到磁盘上的事件文件中。这些事件文件可以被 TensorBoard 使用,以便可视化模型的训练过程...
你可以在训练循环中调用tf.summary.scalar方法来记录指标的值。例如,记录训练损失和准确率可以按以下方式进行: 代码语言:txt 复制 # 导入相关库 import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers # 创建一个FileWriter对象,指定记录日志的目录 log_dir = 'logs' file_writer = tf.summary.cre...
writer = tf.summary.FileWriter("/tmp/mnist_demo/2") writer.add_graph(sess.graph) 通过TensorFlow的api,收集更多的数据记录显示在TensorBoard中: tf.summary.scalar('cross_entropy', xent) tf.summary.scalar('accuracy', accuracy) tf.summary.image('input', x_image, 3) 修改Conv的代码,将Weight,bias,...
dev_summary_dir = os.path.join(out_dir,"summaries","dev") dev_summary_writer = tf.summary.FileWriter(dev_summary_dir, sess.graph) # Checkpoint directory. Tensorflow assumes this directory already exists so we need to create it checkpoint_dir = os.path.abspath(os.path.join(out_dir,"checkp...
tf_file_writer.write(example2.SerializeToString()) def _parse_function(example_proto): dics = { 'fea': tf.VarLenFeature(dtype=tf.float32), 'fea_shape': tf.VarLenFeature(dtype=tf.int64), 'label': tf.VarLenFeature(dtype=tf.float32)} ...
Single-file/stb-style C glTF loader and writer Used in:bgfx,Filament,gltfpack,raylib,Unigine, and more! Usage: Loading Loading from file: #defineCGLTF_IMPLEMENTATION#include"cgltf.h"cgltf_optionsoptions={0};cgltf_data*data=NULL;cgltf_resultresult=cgltf_parse_file(&options,"scene.gltf",&da...
1.新建文件,粘贴代码 importtensorflowastfimportdatetimemnist=tf.keras.datasets.mnistt=tf.range(10.)[:,None](x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()x_train,x_test=x_train/255.0,x_test/255.0defcreate_model():returntf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.Flatten(input_shape...
此API 与即刻执行或tf.function不兼容。要迁移到 TF2,请改用tf.summary.create_file_writer进行摘要管理。要指定摘要步骤,您可以使用tf.summary.SummaryWriter管理上下文,该上下文由tf.summary.create_file_writer()返回。或者,您也可以使用tf.summary.histogram等汇总函数的step参数。请参阅下面显示的使用示例。
在使用 tf.function 时,请优先使用跟踪 API(tf.summary.trace_on、tf.summary.trace_off 和tf.summary.trace_export),它可以自动收集和记录执行中的图表。 使用示例: writer = tf.summary.create_file_writer("/tmp/mylogs") @tf.function def f(): x = constant_op.constant(2) y = constant_op....