tensorflow 训练之tensorboard使用
1、add saclar and histogram
tf.summary.scalar('mean', mean)
tf.summary.histogram('histogram', var)
2、 sess-op
merged = tf.summary.merge_all()
3、writer init
train_writer = tf.summary.FileWriter(FLAGS.summaries_dir + '/train',
sess.graph)
4、sess run & write to file
summary, acc = sess.run([merged, accuracy], feed_dict=feed_dict(False))
test_writer.add_summary(summary, i)
举例:
import tensorflow as tf k = tf.placeholder(tf.float32) # Make a normal distribution, with a shifting mean
mean_moving_normal = tf.random_normal(shape=[1000], mean=(5*k), stddev=1)
# Record that distribution into a histogram summary
tf.summary.histogram("normal/moving_mean", mean_moving_normal) # Setup a session and summary writer
sess = tf.Session()
writer = tf.summary.FileWriter("/tmp/histogram_example") summaries = tf.summary.merge_all() # Setup a loop and write the summaries to disk
N = 400
for step in range(N):
k_val = step/float(N)
summ = sess.run(summaries, feed_dict={k: k_val})
writer.add_summary(summ, global_step=step)
查看
tensorboard --logdir=/tmp/histogram_example
https://tensorflow.google.cn/guide/tensorboard_histograms
https://tensorflow.google.cn/guide/summaries_and_tensorboard
tensorflow 训练之tensorboard使用的更多相关文章
- 使用TensorFlow训练自己的语音识别AI
这次来训练一个基于CNN的语音识别模型.训练完成后,我们将尝试将此模型用于Hotword detection. 人类是怎样听懂一句话的呢?以汉语为例,当听到"wo shi"的录音时 ...
- 目标检测 的标注数据 .xml 转为 tfrecord 的格式用于 TensorFlow 训练
将目标检测 的标注数据 .xml 转为 tfrecord 的格式用于 TensorFlow 训练. import xml.etree.ElementTree as ET import numpy as ...
- 自己搞了20万张图片100个分类,tensorflow训练23万次后。。。。。。
自己搞了20万张图片100个分类,tensorflow训练23万次后...... 我自己把训练用的一张图片,弄乱之后做了一个预测 100个汉字,20多万张图片,tensorflow CNN训练23万次 ...
- tensorflow训练了10万次,运行完毕,对这个word2vec终于有点感觉了
tensorflow训练了10万次,运行完毕,对这个word2vec终于有点感觉了 感觉它能找到词与词之间的关系,应该可以用来做推荐系统.自动摘要.相关搜索.联想什么的 tensorflow1.1.0 ...
- 2、TensorFlow训练MNIST
装载自:http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_beginners.html TensorFlow训练MNIST 这个教程的目标读者是对机器学习和T ...
- tensorflow训练验证码识别模型
tensorflow训练验证码识别模型的样本可以使用captcha生成,captcha在linux中的安装也很简单: pip install captcha 生成验证码: # -*- coding: ...
- TensorFlow训练MNIST报错ResourceExhaustedError
title: TensorFlow训练MNIST报错ResourceExhaustedError date: 2018-04-01 12:35:44 categories: deep learning ...
- TensorFlow.训练_资料(有视频)
ZC:自己训练 的文章 貌似 能度娘出来很多,得 自己弄过才知道哪些个是坑 哪些个好用...(在CSDN文章的右侧 也有列出很多相关的文章链接)(貌似 度娘的关键字是"TensorFlow ...
- TensorFlow 训练好模型参数的保存和恢复代码
TensorFlow 训练好模型参数的保存和恢复代码,之前就在想模型不应该每次要个结果都要重新训练一遍吧,应该训练一次就可以一直使用吧. TensorFlow 提供了 Saver 类,可以进行保存和恢 ...
随机推荐
- Storm入门(十三)Storm Trident 教程
转自:http://blog.csdn.net/derekjiang/article/details/9126185 英文原址:https://github.com/nathanmarz/storm/ ...
- asp.net core 2.0的认证和授权
在asp.net core中,微软提供了基于认证(Authentication)和授权(Authorization)的方式,来实现权限管理的,本篇博文,介绍基于固定角色的权限管理和自定义角色权限管理, ...
- CYQ.Data 支持分布式数据库(主从备)高可用及负载调试
前言: 继上一篇,介绍 CYQ.Data 在分布式缓存上支持高可用,详见:CYQ.Data 对于分布式缓存Redis.MemCache高可用的改进及性能测试 本篇介绍 CYQ.Data 在对数据库层面 ...
- 吴恩达机器学习笔记59-向量化:低秩矩阵分解与均值归一化(Vectorization: Low Rank Matrix Factorization & Mean Normalization)
一.向量化:低秩矩阵分解 之前我们介绍了协同过滤算法,本节介绍该算法的向量化实现,以及说说有关该算法可以做的其他事情. 举例:1.当给出一件产品时,你能否找到与之相关的其它产品.2.一位用户最近看上一 ...
- [Inside HotSpot] C1编译器优化:条件表达式消除
1. 条件传送指令 日常编程中有很多根据某个条件对变量赋不同值这样的模式,比如: int cmov(int num) { int result = 10; if(num<10){ result ...
- SpringBoot之GZip压缩,HTTP/2,文件上传,缓存配置
1 设置应用端口以及context # HTTP Server port server.port=8080 # Make the application accessible on the given ...
- Harbor配置https认证
Harbor配置https认证由于Harbor不附带任何证书,它默认使用HTTP来提供注册表请求.但是,强烈建议为任何生产环境启用安全性.因为测试使用,使用自签名证书: 1.创建CA证书 首先创建个目 ...
- linux-2.6.18源码分析笔记---中断
一.中断初始化 中断的一些硬件机制不做过多的描述,只介绍一些和linux实现比较贴近的机制,便于理解代码. 1.1 关于intel和linux几种门的简介 intel提供了4种门:系统门,中断门,陷阱 ...
- DSAPI TreeView节点增删简化操作
将一行或多行字符串添加到TreeView控件. 函数: 控件.TreeView控件.添加路径节点到TreeView(要添加节点的TreeView控件,字符串或字符串数组) 示例:将一个多行文本添加到T ...
- DSAPI.网络.网卡信息属性表
DSAPI.网络.网卡信息属性表 其中,带有ReadOnly的属性只可读不可改,不带ReadOnly的属性即可读也可直接修改,如IP地址,Mac地址等 丢弃接收数据包数: 0 丢弃发送数据包数: 0 ...