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

  1. 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 ...

  2. 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 ...

  3. 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 ...

  4. 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 ...

  5. 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 ...

  6. 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: ...

  7. 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 ...

  8. 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 ...

  9. 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

  1. iOS开发之虾米音乐频道选择切换效果分析与实现

    今天博客的内容比较简单,就是看一下虾米音乐首页中频道选择的一个动画效果的实现.之前用mask写过另外一种Tab切换的一种效果,网易云音乐里边的一种Tab切换效果,详情请移步于"视错觉:从一个 ...

  2. @vue/cli 3.0 使用 svg-sprite-loader 加载本地 SVG 文件

    目录 @vue/cli 3.0 使用 svg-sprite-loader 加载本地 SVG 文件 运行 使用 配置 svg-sprite-loader 调用当前环境下的颜色 props @vue/cl ...

  3. Notepad++ 安装连接服务器的NppFTP插件

    用Notepad++连接服务器,可以随时编辑一些文件不用特意下载.有时重做系统经常忘记一些插件备份到了哪.再此做个记录,方便重新安装. 下载完NppFTP插件,解压后将bin文件夹下的NppFTP.d ...

  4. DotNetCore深入了解之三HttpClientFactory类

    当需要向某特定URL地址发送HTTP请求并得到相应响应时,通常会用到HttpClient类.该类包含了众多有用的方法,可以满足绝大多数的需求.但是如果对其使用不当时,可能会出现意想不到的事情. usi ...

  5. 从B站的代码泄露事件中,我们能学到些什么?

    先声明一下,本文不聊ISSUE中的七七八八,也不聊代码是否写的好,更不聊是不是跟蔡徐坤有关之类的吃瓜内容.仅站在技术人的角度,从这次的代码泄露事件,聊聊在代码的安全管理上,通常都需要做哪些事来预防此类 ...

  6. Nginx 简单记录

    Nginx("engine x")是一款是由俄罗斯的程序设计师Igor Sysoev所开发高性能的 Web和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器. ...

  7. NTP服务和DNS服务(week3_day3)--技术流ken

    NTP时间服务器 作用:ntp主要是用于对计算机的时间同步管理操作. 时间是对服务器来说是很重要的,一般很多网站都需要读取服务器时间来记录相关信息,如果时间不准,则可能造成很大的影响. 部署安装NTP ...

  8. jQuery(七)、效果和动画

    1 显示和隐藏 1.show([speed,[easing],[fn]]) 显示隐藏的匹配元素. 参数: (1) spend:三种预定速度之一的字符串('show','normal','fast')或 ...

  9. SpringMVC与Struts2的主要区别

    区别1: Struts2 的核心是基于一个Filter即StrutsPreparedAndExcuteFilterSpringMvc的核心是基于一个Servlet即DispatcherServlet( ...

  10. Java面试 32个核心必考点完全解析

    目录 课程预习 1.1 课程内容分为三个模块 1.2 换工作面临问题 1.3 课程特色 课时1:技术人职业发展路径 1.1 工程师发展路径 1.2 常见技术岗位划分 1.3 面试岗位选择 1.4 常见 ...