Tensorflow命名空间与计算图可视化 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 强烈推荐Tensorflow实战Google深度学习框架 实验平台: Tensorflow1.4.0 python3.5.0 Tensorflow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效果图,使得神经网络的整体结构不会被过多的细节所淹没.除了显示Tensorflow计算图的结构,Tens…

Tensorflow监控指标可视化 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 强烈推荐Tensorflow实战Google深度学习框架 实验平台: Tensorflow1.4.0 python3.5.0 MNIST数据集将四个文件下载后放到当前目录下的MNIST_data文件夹下 Tensorflow命名空间与计算图可视化介绍了通过TensorBoard的GRAPHS可视化TensorFlow计算图的结构以及在计算图上的信息.TensorBoard 除了可以可视化Tens…

Tensorflow高维向量可视化 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 强烈推荐Tensorflow实战Google深度学习框架 实验平台: Tensorflow1.4.0 python3.5.0 MNIST数据集将四个文件下载后放到当前目录下的MNIST_data文件夹下 高维向量表示 为了更加直观的了解embedding 向量的效果,TensorBoard 提供了PROJECTOR 界面来可视化高维向量之间的关系.PROJECTOR 界面可以非常方便地可视化多个…

TensorFlow是一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统.其中的Tnesor,代表它的数据结构,而Flow代表它的计算模型.TensorFlow中的每一个计算都是计算图上的一个节点,而节点之间的线描述了计算之间的依赖关系. 在TensorFlow程序中,系统会自动维护一个默认的计算图,通过tf.get_default_gragh函数可以获取当前默认的计算图. 除了默认的计算图,TensorFlow也支持通过tf.Graph函数来生成新的计算图.不同的计算图上的张量和运算不会共享.如下示例:…

XAML实例教程系列 - 命名空间(NameSpace) 2012-05-28 14:14 by jv9, 2205 阅读, 10 评论, 收藏, 编辑 上一篇曾提及XAML中,每个对象元素的声明是对.NET类进行一次实例化操作.XAML作为声明类语言,如何识别对象元素,并如何在.NET Framework中找到对应映射类呢?本篇将引入命名空间(NameSpace)的概念,涉及内容如下: NameSpace命名空间格式 核心NameSpace命名空间 设计类NameSpace命名空间 自定义Na…

#训练过程的可视化 ,TensorBoard的应用 #导入模块并下载数据集 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #设置超参数 max_step=1000 learning_rate=0.001 dropout=0.9 # 用logdir明确标明日志文件储存路径 #训练过程中的数据储存在E:\\MNIST_data\\目录中,通过这个路径指定--log_dir data…

1.工程目录 2.data.input_data.py的导入 在tensorflow更新之后可以进行直接的input_data的导入 # from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 链接:https://pan.baidu.com/s/1EBNyNurBXWeJVyhNeVnmnA 提取码:4nnl 3.神经网络训练算法tensorboard.py import tensorflow as tf import input_…

Tensorboard显示计算图节点信息 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 强烈推荐Tensorflow实战Google深度学习框架 实验平台: Tensorflow1.4.0 python3.5.0 TensorFlow不仅可以展示计算图的结构,还可以展示TensorFlow 计算图上每个节点的基本信息以及运行时消耗的时间和空间.这可以帮助更加有针对性地优化TensorFlow 程序,使得整个程序的运行速度更快.使用TensorBoard 可以非常直观地展现所有…

一.在代码中标记要显示的各种量 tensorboard各函数的作用和用法请参考:https://www.cnblogs.com/lyc-seu/p/8647792.html import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import os #设置当前工作目录 os.chdir(r'H:\Notepad\Tensorflow') def add_layer(inputs, in_size, ou…

转载自:http://blog.csdn.net/john_xyz/article/details/69053626 Tensorflow是一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统,计算图也叫数据流图,可以把计算图看做是一种有向图,Tensorflow中的每一个计算都是计算图上的一个节点,而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系. 计算图的使用 在tensorflow程序中,系统会维护一个默认的计算图,通过tf.get_default_graph()函数可以获取当前默认的计算图,为了向默认的计算图…