在60分钟闪电战中,我们像你展示了如何加载数据,通过为我们定义的nn.Module的子类的model提供数据,在训练集上训练模型,在测试集上测试模型.为了了解发生了什么,我们在模型训练时打印了一些统计数据,以观察训练是否正在进行.但是,我们可以做的比这更好:PyTorch和TensorBoard的集成,是一个用来可视化神经网络运行结果的工具.本教程使用Fashion-MNIST数据集说明它的一些功能,该数据集可以使用torchvision.datasets读到Pytorch中. 在本教程中,我们…

使用 TensorBoard 可视化模型.数据和训练 在 60 Minutes Blitz 中,我们展示了如何加载数据,并把数据送到我们继承 nn.Module 类的模型,在训练数据上训练模型,并在测试集上测试模型.为了看到发生了什么,当模型训练的时候我们打印输出一些统计值获得对模型是否有进展的感觉.我们可以做的比这更好:PyTorch 整合了 TensorBoard,为可视化训练中的神经网络结果的工具.这篇博文说明了它的一些功能,使用可以被 torchvision.datasets 读入 Py…

数据集下载地址: 链接:https://pan.baidu.com/s/1l1AnBgkAAEhh0vI5_loWKw提取码:2xq4 创建数据集:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12398285.html 读取数据集:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12422827.html 进行训练:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12448300.html 保存模型并继续进行训练:htt…

写在前面: 上周微调一个文本检测模型seglink,将特征提取层进行冻结,只训练分类回归层,然而查看tensorboard发现里面有histogram显示模型各个参数分布,看了目前这个训练模型参数分布压根就看不懂,很想知道我的预训练模型的参数分布是怎么个情况,训练了一天了,模型的参数分布较预训练的模型参数有啥变化没有,怎么办呢? 利用tf.summary将模型参数分布在tensorboard可视化: 导入需要的库  设置模型文件夹路径 import TensorFlow as tf from t…

首先,推荐一个网址:http://www.tuicool.com/articles/BfqYz2F,因为这里的比我的要有条理,更有利于各位的理解. 以下仅为为个人一次不完整的笔记: 环境:ubuntu+terminal(前面这几步是上次的重复,可略过) (PS:这个没有做完,有时间了我重新理一遍,做个调查问卷的例子) 1.建立工程和应用: root@pc:/home/uu# mkdir work 建立一个文件夹,用于存放工程 root@pc:/home/uu# cd work root@pc:/…

TensorFlow提供了一个可视化工具TensorBoard,它能够将训练过程中的各种绘制数据进行展示出来,包括标量,图片,音频,计算图,数据分布,直方图等,通过网页来观察模型的结构和训练过程中各个参数的变化. Tensorboard通过一个日志展示系统进行数据可视化,在session运行图的时候,将各类的数据汇总并输出到日志文件中.然后启动Tensorboard服务,Tensorboard读取日志文件,并开启6006端口提供web服务.让用户可以在浏览器中查看数据. 相关的API函数如下;…

看到本文的标题,相信你会忍不住进来看看! 没错,本文要讲的就是这个重量级的东西,这个不仅仅支持单表查询,更能支持连接查询, 加入一个表10W数据,另一个表也是10万数据,当你用linq建立一个连接查询然后利用take,skip读取第N页数据的时候, 你的程序就挂了,因为,你很可能读取需要几十秒甚至几分钟以上. 下面来讲解一下,ASP.NET MVC + EF 利用存储过程读取大数据的详细过程. 1.首先,我们创建一个实体类PageinationInfo,主要用于分页,如下 public clas…

ASP.NET MVC + EF 利用存储过程读取大数据,1亿数据测试很OK 看到本文的标题,相信你会忍不住进来看看! 没错,本文要讲的就是这个重量级的东西,这个不仅仅支持单表查询,更能支持连接查询, 加入一个表10W数据,另一个表也是10万数据,当你用linq建立一个连接查询然后利用take,skip读取第N页数据的时候, 你的程序就挂了,因为,你很可能读取需要几十秒甚至几分钟以上. 下面来讲解一下,ASP.NET MVC + EF 利用存储过程读取大数据的详细过程. 1.首先,我们创建一个实…

tensorflow笔记系列: (一) tensorflow笔记:流程,概念和简单代码注释 (二) tensorflow笔记:多层CNN代码分析 (三) tensorflow笔记:多层LSTM代码分析 (四) tensorflow笔记:常用函数说明 (五) tensorflow笔记:模型的保存与训练过程可视化 (六)tensorflow笔记:使用tf来实现word2vec 保存与读取模型 在使用tf来训练模型的时候,难免会出现中断的情况.这时候自然就希望能够将辛辛苦苦得到的中间参数保留下来,不然…

在使用tf来训练模型的时候,难免会出现中断的情况.这时候自然就希望能够将辛辛苦苦得到的中间参数保留下来,不然下次又要重新开始. 保存模型的方法: #之前是各种构建模型graph的操作(矩阵相乘,sigmoid操作等...) saver=tf.train.Saver()#生成saver with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer())#先对模型进行初始化 #然后将数据丢入模型进行训练blabla #训练完之…