最近在学习一些检测方面的网络,使用的是pytorch.模型结构可视化是学习网络的有用的部分,pytorch没有原生支持这个功能,需要找一些其他方式,下面总结几种方法(推荐用4). 1. torch .pt -> netron netron是一个专门可视化模型的工具,支持很多格式,很自然的就是用它直接显示torch保存的模型.但是实际上... 显示成了上图,基本上没什么用. 2. 网上说的比较多的几种方式 a. tensorboardx 画出来的比较丑 b. tensorwatch 支持的torc…

MongoDB 是一款非常热门的NoSQL,面向文档的数据库管理系统,官方下载地址是:MongoDB,博主选择的是 Enterprise Server (MongoDB 3.2.9)版本,安装在Windows环境中. MongoDB使用BSON对象来存储,与JSON格式类型的键值对(key/value)类似,MongoDB数据库和关系型DB的存储模型对应关系: 一,设置Path环境变量 在Windows 环境中,MongoDB默认的安装文件存储目录是:C:\Program Files\Mongo…

辗转一圈还是回到了我魂牵梦绕的可视化上来了. 在Gephi+Netbeans上折腾了将近一个星期后,我深深的体会到个人对于代码的驾驭能力尚有提升的空间^_^,路很长,方向很重要,三思而行. 转载请标明出处:http://www.cnblogs.com/bigdataZJ/p/VisualizationSoloShow.html 之前一个星期的研究体会如下: 1.作为一个可视化方向入门级菜鸟来说,靠一个人啃下gephi这个已经相对成熟的软件源码来说确有心有余而力不足之感. 2.Gephi是一个优秀…

大家都知道MYSQL是开源的数据库,现在MYSQL在企业中的使用也越来越多,本人之前用过SQL SERVER数据库,因业务需要和自己的兴趣想要学习MYSQL,对于MYSQL,本人还是新手,请大家多多指正. 1.安装mysql 本人安装的版本是mysql5.6 Mysql 5.6的安装包下载地址:http://pan.baidu.com/s/1o6qHG5G 安装过程比较简单,基本上是下一步下一步,安装过程中需要设置mysql的登录密码.本人安装的时候附带安装了mysql的可视化工具MySQL W…

1. D3.js 基于JavaScript的数据可视化库,允许绑定任意数据到DOM,然后将数据驱动转换应用到Document中. 2. Data.js Data.js是一个JavaScript数据表示框架,提供统一的接口和数据域,是一款简单易用的数据可视化工具. 3. DataWrangler 一款交互式免费在线数据清理和转换的可视化工具,可将实际数据转换为数据表分析工具,转化出的数据可用于Excel.Tableau.Protovis等. 4. Google Fusion Tables 专注于数…

国外站点DATAVISUALIZATION.CH为大家总结出了当前热用的43款可视化工具,包括Arbor.Chroma.js.D3.js.Google Chart Tools等,绝对让你一饱眼福. 1.Arbor.js Arbor是一个免费的.可视化的图形库,基于矢量创建动态的连接图.它为图形组织和屏幕刷新处理提供了一个高效的.力导向的布局算法. 2.CartoDB CartoDB是一个地图Web Service,并提供非常丰富API,利用它可以轻松创建动态的.可视化的数据驱动地图. 3.Chr…

前面几篇文章讲到了卷积神经网络CNN,但是对于它在每一层提取到的特征以及训练的过程可能还是不太明白,所以这节主要通过模型的可视化来神经网络在每一层中是如何训练的.我们知道,神经网络本身包含了一系列特征提取器,理想的feature map应该是稀疏的以及包含典型的局部信息.通过模型可视化能有一些直观的认识并帮助我们调试模型,比如:feature map与原图很接近,说明它没有学到什么特征:或者它几乎是一个纯色的图,说明它太过稀疏,可能是我们feature map数太多了(feature_map数太…

1. 数据分析基本流程 作为非专业的数据分析人员,在平时的工作中也会遇到一些任务:需要对大量进行分析,然后得出结果,解决问题. 所以了解基本的数据分析流程,数据分析手段对于提高工作效率还是非常有帮助的. 首先都是存在一个要解决的问题,主要问题和预期分析目标,简单来讲就是对问题进行定义. 然后才是开始收集数据.数据清洗.数据建模.数据展现.优化和重复,最后是报告撰写. 1. 明确分析目的和思路:在进行数据分析之前,首先考虑的应该是"为什么要展开数据分析?我要解决什么问题?从哪些角度分析数据才系统?…

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…

使用教程,参考: https://github.com/facebookresearch/visdom https://www.pytorchtutorial.com/using-visdom-for-visualization-in-pytorch/ https://www.pytorchtutorial.com/pytorch-visdom/ ⚠️中间发现visdom安装的版本过低,导致发生了一些问题,后面更改了版本为最新版本0.1.8.8,所以可能会发现截图有些不同,但是功能不会有太多影响…