可视化学习Tensorboard TensorBoard 涉及到的运算,通常是在训练庞大的深度神经网络中出现的复杂而又难以理解的运算.为了更方便 TensorFlow 程序的理解.调试与优化,发布了一套叫做 TensorBoard 的可视化工具.你可以用 TensorBoard 来展现你的 TensorFlow 图像,绘制图像生成的定量指标图以及附加数据. 数据序列化-events文件 TensorBoard 通过读取 TensorFlow 的事件文件来运行.TensorFlow 的事件文件包括…

TensorBoard简介 Tensorflow发布包中提供了TensorBoard,用于展示Tensorflow任务在计算过程中的Graph.定量指标图以及附加数据.大致的效果如下所示, TensorBoard工作机制 TensorBoard 通过读取 TensorFlow 的事件文件来运行.TensorFlow 的事件文件包括了你会在 TensorFlow 运行中涉及到的主要数据.关于TensorBoard的详细介绍请参考TensorBoard:可视化学习.下面做个简单介绍. Tensorf…

1.还是以手写识别为类,至于为什么一直用手写识别这个例子,原因很简单,因为书上只给出了这个类子呀,哈哈哈,好神奇 下面是可视化学习的标准函数 ''' Created on 2017年5月23日 @author: weizhen ''' import os import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #minist_inference中定义的常量和前向传播的函数不需要改变, #…

TensorBoard TensorFlow自带的可视化工具,能够以直观的流程图的方式,清楚展示出整个神经网络的结构和框架,便于理解模型和发现问题. 可视化学习:https://www.tensorflow.org/guide/summaries_and_tensorboard 图的直观展示:https://www.tensorflow.org/guide/graph_viz 直方图信息中心:https://www.tensorflow.org/guide/tensorboard_histogr…

R语言可视化学习笔记之添加p-value和显著性标记 http://www.jianshu.com/p/b7274afff14f?from=timeline   上篇文章中提了一下如何通过ggpubr包为ggplot图添加p-value以及显著性标记,本文将详细介绍.利用数据集ToothGrowth进行演示 #先加载包 library(ggpubr) #加载数据集ToothGrowth data("ToothGrowth") head(ToothGrowth) ## len supp…

一.基本介绍:ECharts是一款基于JavaScript的数据可视化图表库,提供直观,生动,可交互,可个性化定制的数据可视化图表.ECharts最初由百度团队开源,并于2018年初捐赠给Apache基金会,成为ASF孵化级项目. 2021年1月26日晚,Apache基金会官方宣布ECharts项目正式毕业.1月28日,ECharts 5线上发布会举行. 二.文档的源代码地址,需要的下载就可以了(访问密码:7567) https://url56.ctfile.com/f/34653256-527…

数据序列化 TensorBoard 通过读取 TensorFlow 的事件文件来运行.TensorFlow 的事件文件包括了你会在 TensorFlow 运行中涉及到的主要数据.下面是 TensorBoard 中汇总数据(Summary data)的大体生命周期. 首先,创建你想汇总数据的 TensorFlow 图,然后再选择你想在哪个节点进行汇总(summary)操作. 比如,假设你正在训练一个卷积神经网络,用于识别 MNISt 标签.你可能希望记录学习速度(learning rate)的如何…

# 1. 不同的命名空间. import tensorflow as tf with tf.variable_scope("foo"): a = tf.get_variable("bar", [1]) print(a.name) with tf.variable_scope("bar"): b = tf.get_variable("bar", [1]) print(b.name) # 2. tf.Variable和tf.get…

''' Created on 2017年5月23日 @author: weizhen ''' import os import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # minist_inference中定义的常量和前向传播的函数不需要改变, # 因为前向传播已经通过tf.variable_scope实现了计算节点按照网络结构的划分 import mnist_inference fr…

import os import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data from tensorflow.contrib.tensorboard.plugins import projector INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 LAYER1_NODE = 500 def get_weight_variable(shape, regularizer):…