09 使用Tensorboard查看训练过程

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09 使用Tensorboard查看训练过程

打开Python Shell,执行以下代码: import tensorflow as tf import numpy as np #输入数据 x_data = np.linspace(-1,1,300)[:, np.newaxis] noise = np.random.normal(0,0.05, x_data.shape) y_data = np.square(x_data)-0.5+noise #输入层 with tf.name_scope('input_layer'): #输入层.将这两…

如何打开tensorboard观测训练过程

TensorBoard是TensorFlow下的一个可视化的工具,能够帮助研究者们可视化训练大规模神经网络过程中出现的复杂且不好理解的运算,展示训练过程中绘制的图像.网络结构等. 最近本人在学习这方面的内容,然而出现了一些问题,我的问题是在完成相应代码准备好可视化数据后无法启动tensorboard,如下是网上找的测试可视化的代码(至于如何准备可视化数据这里不做介绍,看参见:(英文)https://www.tensorflow.org/get_started/summaries_and_tens…

CNN基础四：监测并控制训练过程的法宝——Keras回调函数和TensorBoard

训练模型时,很多事情一开始都无法预测.比如之前我们为了找出迭代多少轮才能得到最佳验证损失,可能会先迭代100次,迭代完成后画出运行结果,发现在中间就开始过拟合了,于是又重新开始训练. 类似的情况很多,于是我们想要实时监测训练动态,并能根据训练情况及时对模型采取一定的措施.Keras中的回调函数和tf的TensorBoard就是为此而生. Keras回调函数回调函数(callbacks)是在调用fit时传入模型的一个对象,它在训练过程中的不同时间点都会被模型调用.它可以访问关于模型状态和性能的所…

吴裕雄 python 神经网络——TensorFlow 训练过程的可视化 TensorBoard的应用

#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…

人脸检测MTCNN的训练过程（PRO网络）

以下学习均由此:https://github.com/AITTSMD/MTCNN-Tensorflow 数据集 WIDER Face for face detection and Celeba for landmark detection WIDER Face 总共62个场景的文件夹,每个文件夹中多张图片文件中保存的是每个图片中所有人脸框的位置,表示意义如下: Celeba 两个文件夹分别表示来源不同的图片.It contains 5,590 LFW images and 7,876 othe…

tensorboard实现训练的可视化

tensorboard是tensorflow自带的可视化工具输入命令可以启动tensorboard服务. tensorboard --logdir=your log dir 通过浏览器localhost:6006进入可视化界面,可以看到能够进行可视化的选项,包括 SCALARS:显示训练过程中的损失值.准确率.权重偏置变化 IMAGES:显示训练的图像 AUDIO:显示训练的音频 GRAPHS:可视化模型 DISTRIBUTIONS:记录数据的分布 HISTOGRAMS:数据的直方图 EMBE…

【猫狗数据集】利用tensorboard可视化训练和测试过程

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…