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_…

下面是TensorFlow可视化MNIST数据集识别程序,可视化内容是,TensorFlow计算图,表(loss, 直方图, 标准差(stddev)) # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data from tensorflow.contrib.tensorboard.plugins import projector old_v…

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…

tensorboard是TF提供的一个可视化的工具 1.tensorboard可视化的数据来源? 将tensorflow程序运行过程中输出的日志文件进行可视化展示. 1.1 tensorflow怎样输出日志文件呢? tf.summary.FileWriter The FileWriter class provides a mechanism to create an event file in a given directory and add summaries and events to i…

简述] 我们在学习编程语言时,往往第一个程序就是打印“Hello World”,那么对于人工智能学习系统平台来说,他的“Hello World”小程序就是MNIST手写数字训练了.MNIST是一个手写数字的数据集,官网是Yann LeCun's website.数据集总共包含了60000行的训练数据集(mnist.train)和10000行的测试数据集(mnist.test),每一个数字的大小为28*28像素.通过利用Tensorflow人工智能平台,我们可以学习到人工智能学习平台是如何通过数据…

tf.summary模块的简介 在TensorFlow中,最常用的可视化方法有三种途径,分别为TensorFlow与OpenCv的混合编程.利用Matpltlib进行可视化.利用TensorFlow自带的可视化工具TensorBoard进行可视化.这三种方法,在前面博客中都有过比较详细的介绍.但是,TensorFlow中最重要的可视化方法是通过tensorBoard.tf.summary和tf.summary.FileWriter这三个模块相互合作来完成的. tf.summary模块的定义位于s…

注:代码是网上下载的,但是找不到原始出处了,侵权则删 先写出visual类: class TF_visualizer(object): def __init__(self, dimension, vecs_file, metadata_file, output_path): self.dimension = dimension self.vecs_file = vecs_file self.metadata_file = metadata_file self.output_path = outp…

参考网上的:https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/8854 import tensorflow as tf from tensorflow.python.platform import gfile with tf.Session() as sess: model_filename ='PATH_TO_PB.pb' with gfile.FastGFile(model_filename, 'rb') as f: graph_def = tf…

各模块含义 1>表示一个Batch的大小是不确定的 2>当两个节点之间传输的张量多与1时,可视化效果图将只显示张量的个数 3>效果图上的粗细表示两个节点之间传输的标量维度的总大小,而不是传输标量的个数,左边的是784500,右边的是50010,粗细就是784和500的差距 4>当张量的维度无法确定时,用最细的边来表示 5>虚线表示依赖关系,比如,train_step和moving_average同时进行 6>灰色表示有相同结构,如果两个节点结构相同,他们就会被涂上相同的…

tensorflow笔记(一)之基础知识 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7399701.html 前言 这篇notebook将一步步构建一个tensorflow的线性回归的例子,并讲述其中的一些基础知识.我会把notebook文件放在结尾的百度云链接. 首先第一步,要安装tensorflow,这个网上的教程很多,我安装的版本是ubuntu下1.2.1的tensorflow,推荐用pip(一步就好)这里附上一个…