之前跑bcq生成tensorboard文件的时候,有二十个点用来描图,然而后10个数据点总是不显示,之后将tensorboard换成tensorboardX便解决了问题. 比如 from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter as SW 换成 from tensorboardX import SummaryWiter as SW 就好了. 我也没有找到问题的根源...

参考: http://blog.csdn.net/l18930738887/article/details/55000008 http://www.jianshu.com/p/19bb60b52dad http://blog.csdn.net/sinat_33761963/article/details/62433234 import tensorflow as tf import numpy as np def add_layer(inputs, in_size, out_size, n_la

如果问题如上所示,可以试下如下方法: 在文件夹中找到你的logs文件, 在空白处按住“shift”键,右键鼠标(注意鼠标不要选中任何文件),点击“Powershell”打开win10powershell窗口 输入“tensorboard --logdir=logs\xyhuashuguanxi”回车,得到网址,用浏览器打开即可 当然,为什么还不知道,有待探索!!!

tensorflow笔记(三)之 tensorboard的使用 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/7429344.html 前言 这篇博客将介绍tensorflow当中一个非常有用的可视化工具tensorboard的使用,它将对我们分析训练效果,理解训练框架和优化算法有很大的帮助. 还记得我的第一篇tensorflow博客上的的例子吗?这篇博客会以第一篇tensorflow博客的tensorboard图为例进行展

摘要: 1.代码例子 2.主要功能内容: 1.代码例子 <TensorFlow实战>使用MLP处理Mnist数据集并TensorBoard上显示 2.主要功能 执行TensorBoard程序,–logdir指定TensorFlow日志路径,TensorBoard自动生成所有汇总数据可视化结果. 例如:tensorboard –logdir=/tmp/tensorflow/mnist/logs/mnist_with_summaries ,将显示的网址(比如:localhost:6006)复制到浏

这一节主要来介绍TesorFlow的可视化工具TensorBoard,以及TensorFlow基础类型定义.函数操作,后面又介绍到了共享变量和图操作. 一 TesnorBoard可视化操作 TensorFlow提供了可视化操作工具TensorBoard.他可以将训练过程中的各种数据展示出来,包括标量,图片,音频,计算图,数据分布,直方图和嵌入式向量.可以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不会自动把代码代码出来,其实它是一个日志展示系统,需要在session

1. tf.reuse_default_graph() # 对graph结构图进行清除和重置操作 2.tf.summary.FileWriter(path)构造writer实例化,以便进行后续的graph写入 参数说明:path表示路径 3.writer.add_graph(sess.graph) 将当前参数的graph写入到tensorboard中 参数说明:sess.graph当前的网络结构图 4. summ = tf.summary.merge_all() # 将所有的summary都添加

title: 使用TensorBoard可视化工具 date: 2018-04-01 13:04:00 categories: deep learning tags: TensorFlow TensorBoard 图表可视化在理解和调试时显得非常有帮助. 安装: pip3 install --upgrade tensorboard 名称域(Name scoping)和节点(Node) 典型的TensorFlow有数以千计的节点,为了简单起见,我们可以为变量名(节点)划分范围. 这个范围称为名称域

在tensorboard上显示运行图: import tensorflow as tf a = tf.constant(10,name="a") b = tf.constant(90,name="b") y = tf.Variable(a+b*2,name='y') init=tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess: merged = tf.summary.merge_all() wri

1. Iris data set Iris数据集是常用的分类实验数据集,由Fisher, 1936收集整理.Iris也称鸢尾花卉数据集,是一类多重变量分析的数据集.数据集包含150个数据集,分为3类,每类50个数据,每个数据包含4个属性.可通过花萼长度,花萼宽度,花瓣长度,花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于(Setosa,Versicolour,Virginica)三个种类中的哪一类. 该数据集包含了5个属性: Sepal.Length(花萼长度),单位是cm; Sepal.Width(花萼宽度)

内容总结与莫烦的视频. 这里多层感知器代码写的是一个简单的三层神经网络,输入层,隐藏层,输出层.代码的目的是你和一个二次曲线.同时,为了保证数据的自然,添加了mean为0,steddv为0.05的噪声. 添加层代码: def addLayer(inputs,inSize,outSize,activ_func = None):#insize outsize表示输如输出层的大小,inputs是输入.activ_func是激活函数,输出层没有激活函数.默认激活函数为空 with tf.name_sco

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/junyang/p/7429771.html TensorFlow入门 英文原文地址:https://www.tensorflow.org/get_started/get_started 这是关于如何开始tensorFlow的指南.开始之前,你需要先安装TensorFlow.除此之外,你应该了解: 知道如何使用Python编程. 懂一点点数组 如果具有机器学习的知识则更好.当然,如果你没有学习过机器学

之前在DCGAN文章简单解读里说明了DCGAN的原理.本次来实现一个DCGAN,并在数据集上实际测试它的效果.本次的代码来自github开源代码DCGAN-tensorflow,感谢carpedm20的贡献! 1. 代码结构 代码结构如下图1所示: 图1 代码结构 我们主要关注的文件为download.py,main.py,model.py,ops.py以及utils.py.其实看文件名字就大概可以猜出各个文件的作用了. download.py主要下载数据集到本地,这里我们需要下载三个数据集:M

在机器学习中可能会存在过拟合的问题,表现为在训练集上表现很好,但在测试集中表现不如训练集中的那么好. 图中黑色曲线是正常模型,绿色曲线就是overfitting模型.尽管绿色曲线很精确的区分了所有的训练数据,但是并没有描述数据的整体特征,对新测试数据的适应性较差. 一般用于解决过拟合的方法有增加权重的惩罚机制,比如L2正规化,但在本处我们使用tensorflow提供的dropout方法,在训练的时候, 我们随机忽略掉一些神经元和神经联结 , 使这个神经网络变得"不完整". 用一个不完整

Pytorch之训练器设置 引言 深度学习训练的时候有很多技巧, 但是实际用起来效果如何, 还是得亲自尝试. 这里记录了一些个人尝试不同技巧的代码. tensorboardX 说起tensorflow, 我就一阵头大, google强力的创造了一门新的语言! 自从上手Pytorch后, 就再也不想回去了. 但是tensorflow的生态不是一般的好, 配套设施齐全, 尤其是可视化神器tensorboard, 到了Pytorch这边, 幸好还有visdom和tensorboardX, 但是前者实在

1.安装Python. 点击此处下载Python3.5.2.安装Python时一定要选择安装pip. 2.配置Python环境变量. 将%安装路径%\Scripts添加到Path下面. 3.修改Pip国内源. 在C:\Users\l{你的用户名}\AppData\Local下面创建pip文件夹,在pip文件夹中新建pip.conf文件,写入以下内容. [global] index-url = http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ [install] tru

阅读笔记: 仅希望对底层有一定必要的感性认识,包括一些基本核心概念. Here只关注Graph相关,因为对编程有益. TF – Kernels模块部分参见:https://mp.weixin.qq.com/s/vwSlxxD5Ov0XwQCKy1oyuQ TF – Session部分,也可以在起专题总结:https://mp.weixin.qq.com/s/Bi6Rg-fEwyN4uIyRHDPhXg Tensorflow Download: https://github.com/tensorf

win10 CPU版,anaconda prompt命令行一句话,pip install --upgrade tensorflow搞定.比caffe好装一万倍. gpu版没装成,首先这个笔记本没装cuda,另外一个台式装好了cuda8.0和cunn5.1也是报一样的错误,缺少一个setuptool.egg 命令行如下: (D:\Users\song\Anaconda3) C:\SPB_Data>python --version Python 3.6.0 :: Anaconda 4.3.1 (64

TensorFlow入门 张量(tensor) Tensorflow中的主要数据单元是张量(tensor), 一个张量包含了一组基本数据,可以是列多维数据.一个张量的"等级"(rank)就是它的维度数字.下面是一些张量例子: 3 # 等级(rank)为0的张量;它是一个标量,形态是[] [1., 2., 3.] # 等级为1的张量:它是一个向量,形态是[3] [[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]] # 等级为2的张量:它是一个矩阵,形态是[2,3] [[[1., 2.

Windows下坑太多...... 在启动TensorBoard的过程,还是遇到了一些问题.接下来简单的总结一下我遇到的坑.        1.我没找不到log文件?!              答:所谓的log文件其实就是在你train过程中保存的关于你train的所有详尽信息.                     文件的格式是:events.out.tfevents.1493741531.DESKTOP-CJI9GBL                     你只需要找出events.o