如何简单使用tensorboard展示(一)
我使用tensorboard中的graph做了展示,至于其它功能可以类推,其代码如下:
import numpy as np
import tensorflow as tf x_img = np.array(np.ones((5,784))) # 自己编造的图片数据
y_lable = np.array(np.zeros((5,10))) # 自己编造的label
for i in range(5):
y_lable[i,2+i]=1 with tf.name_scope('input'):
x = tf.placeholder(shape=[None,784],dtype=tf.float32,name='xinput')
y_ = tf.placeholder( shape=[None,10],dtype=tf.float32,name='yinput')
with tf.name_scope('weight'):
W = tf.Variable(tf.zeros([784,10]),dtype=tf.float32)
b = tf.Variable(tf.zeros([10]),tf.float32)
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W) + b) cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y)) #损失函数 train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy) #优化器 #定义测试的准确率 #ragmaax()0表示按列,1表示按行,输出该列或行的最大值的下标值;equal()表示相等返回值为True或False
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1),tf.argmax(y_,1)) #执行测试样本的准确率(全部的样本),计算相等值,为bool值,则为1和0
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32)) #将全部的bool型转换为float32类型,在求平均值 sess=tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
ac=sess.run(accuracy,feed_dict={x:x_img,y_:y_lable})
print(ac)
writer=tf.summary.FileWriter('/savetensorboard',sess.graph) # 将文件保存在该'/savetensorboard'目录下,必须有这一步。
结果显示如下图:
打开该'/savetensorboard'目录下保存的文件步骤:
1.打开cmd 命令cd C:\AppData\python3.6\pygputensorflow1.14\Scripts 定位到tensorboard.exe的文件。
2.输入该命令 tensorboard.exe --logdir=保存数据的文件路径(绝对路径),执行后会出现以下状况,输入该网址。
3.若无法在浏览器中打开,则将2的命令改成tensorboard.exe --logdir=C:\Users\51102\Desktop\savetensorboard --host=127.0.0.1将会再次出现一个
网址,将其网址输入浏览器中,便可出现tensorboard的图示。
如何简单使用tensorboard展示(一)的更多相关文章
- 如何简单使用tensorboard展示(二)
我使用tensorboard继续做了标量展示与直方图展示,在一的基础做了拓展,其改写代码如下: import numpy as npimport tensorflow as tfimport rand ...
- iOS开发UI篇—使用嵌套模型完成的一个简单汽车图标展示程序
iOS开发UI篇—使用嵌套模型完成的一个简单汽车图标展示程序 一.plist文件和项目结构图 说明:这是一个嵌套模型的示例 二.代码示例: YYcarsgroup.h文件代码: // // YYcar ...
- 【ASP.NET基础】简单企业产品展示网站--产品编辑CRUD
摘要:本文记录创建一个小的.简单的产品网站的步骤. 一,搭建一个简单的产品展示网站,熟悉以下知识点:NVelocity模板引擎.Ajax无刷新页面请求,文件上传,Row_Number实现分页,ckEd ...
- tensorflow学习之(七)使用tensorboard 展示神经网络的graph/histogram/scalar
# 创建神经网络, 使用tensorboard 展示graph/histogram/scalar import tensorflow as tf import numpy as np import m ...
- tensorflow学习之(六)使用tensorboard展示神经网络的graph
# 创建神经网络, 使用tensorboard 展示graph import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot ...
- 使用jQuery简单实现产品展示的图片左右滚动功能
今天要做一个产品展示功能,由于产品比较多,一屏展示不完,所以想要做一个通过点击进行翻页的效果,在网上找了几个都不大好用,最后只能自己动手写了. 效果如下所示: 原理比较简单:将要滚动显示的区域的CSS ...
- tensorflow学习之(五)构造简单神经网络 并展示拟合过程
# def 添加层 如何构造神经网络 并展示拟合过程 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as pl ...
- 用ArcGIS Runtime for Android建立简单App,展示地图
1.新建AS项目 此处引用官网上新建项目的过程,很简单,不做翻译了. 2.配置ArcGIS Runtime for Android100.5.0环境 2-1.项目切换成Project 2-2 .选择P ...
- 使用IDEA 搭建SpringMVC +Easyui 实现最简单的数据展示功能
效果图如下: 步骤如下: 1.导入jquery-easyui-1.5.5.6 2.导入相关的SpringMVC 的jar 包 3.编写datagrid.jsp 页面 <%-- Created b ...
随机推荐
- 3-1 Pandas-概述
Pandas章节应用的数据可以在以下链接下载: https://files.cnblogs.com/files/AI-robort/Titanic_Data-master.zip Pandas:数据分 ...
- 李宏毅-Network Compression课程笔记
一.方法总结 Network Pruning Knowledge Distillation Parameter Quantization Architecture Design Dynamic Com ...
- tensorflow 待阅读的资料
tensorflow性能调优实践 https://www.jianshu.com/p/937a0ce99f56 2018.04.01 Deep Learning 之 最优化方法 https://blo ...
- 洛谷 P3998 [SHOI2013]发微博
洛谷 P3998 [SHOI2013]发微博 洛谷传送门 题目描述 刚开通的 SH 微博共有n个用户(1Ln标号),在这短短一个月的时间内, 用户们活动频繁,共有m 条按时间顺序的记录: ! x 表示 ...
- CF1193A Amusement Park
洛谷 CF1193A Amusement Park 洛谷传送门 题目翻译 有一个游乐场有一个好玩的项目:一些有向滑梯可以将游客从一个景点快速.刺激地传送到另一个景点.现在,你要帮游乐场老板来规划一个造 ...
- NOIP 2004 合并果子
洛谷P1090 https://www.luogu.org/problemnew/show/P1090 JDOJ 1270 题目描述 在一个果园里,多多已经将所有的果子打了下来,而且按果子的不同种类分 ...
- 使用java2Word生成Word文档打不开报错 存在非法字符xml
今天也不知道是该吐槽Java2word还是我的eclipse,总之就是使用Java2Word生成文档的时候文档生成没问题,但是生成的Word文档打不开还报错,存在非法字符xml,好扎心.终于找到了解决 ...
- 关于matlab tfdata的用法
加上'v',可以让输出的值由元胞数组改为数组直接输出:举个例子:h = tf([1 1],[1 2 5]);[num,den] = tfdata(h)可以看出输出的num和den为元胞数组的形式无 ...
- thymeleaf:在一个页面中引入其它的页面
这个在jsp中很容易实现,但是springBoot不推荐使用jsp,建议使用thymeleaf,下面是在thymeleaf中引入界面的方法 1.修改配置文件 spring: mvc: static-p ...
- [LeetCode] 207. Course Schedule 课程清单
There are a total of n courses you have to take, labeled from 0 to n-1. Some courses may have prereq ...