在使用tensorflow时,由于本地资源的限制,一般在远程服务器上训练模型,而服务器没有图形界面,那么在训练过程中如何实时地访问tensorboard可视化数据呢? 如果服务器和本地电脑连接在同一个局域网内,只需要浏览器中输入(即可访问服务器Tensorboard): 服务器ip:端口 如果不在一个局域网,这里介绍在Xshell中的方法. 在连接服务器的会话属性中建立隧道(菜单路径:属性-隧道-TCP/IP转移-添加),设置如下转移规则: 几个参数的含义为: 类型(方向):选择local,表示

Xshell对于嵌入式开发来说,是个非常不错的工具.但或许都有过被中文显示为乱码的问题感觉有点不爽.解决方法其实很简单的,即把xshell编码方式改成UTF-8即可. [文件]–>[打开]–>在打开的session中选择连接的那个,点击[属性] -> [终端], 编码选择为:Unicode(UTF-8),然后重新连接服务器即可.也可以在Xshell的工具栏里面点击“编码 ”按钮,选择Unicode(UTF-8)编码即可. 有时候在使用vim的时候,显示中文为乱码,这个时候我们可以修改vi

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

我使用的是Xshell 6免费版,有需要的同学可以去这个地址下载:https://www.netsarang.com/download/down_form.html?code=622 一开始安装完Xshell时,即使另外没有其他程序运行单独打开也会比较卡,这种卡实在是难以忍受.就上网搜了搜解决方法如下: 操作完上面4步之后,重新运行一下Xshell就好了.

Docker 运行Tensorboard 和 jupyter的正确方法 网上找了很多方法都是jupyter 运行正常但不知道如何打开Tensorboard.折腾了很久,实验很多中方法最终找到了一个正确的方式. 首先创建docker volumes docker volume create --name notebooks docker volume create --name logs 注: 这个是docker创建的volume 用来供jupyter 运行的notebook 和log 保存的卷信

前言 在上一篇中,我简单介绍了一下Tensorflow以及在本机及阿里云的PAI平台上跑通第一个示例的步骤.在本篇中我将稍微讲解一下几个基本概念以及Tensorflow的基础语法. 本文代码都是基于API版本r1.4.本文中本地开发环境为Pycharm,在文中不再赘述. 名词解释 核心概念 和很多开发语言设计一样,Tensorflow提供了多个级别的客户端API,其中最底层叫Tensorflow Core,使用这一层API可以完全控制Tensorflow,但是使用难度上也相对较大.在Tensor

使用XShell远程连接CentOSMini 点击download下载XShell5.0. 下载之后安装.配置XShell. 配置XShell前的准备 打开VM,启动CentOSMini.CentOSMini启动之后进入Terminal. [root@localhost ~]# ip addr 输入命令ip addr ,回车查看inet地址. 切换回Windows,打开CMD,输入命令ipconfig,回车查看IPv4地址. >ipconfig 比对两个ip地址是否在同一IP段,即IP地址形式如

PlayGround.http://playground.tensorflow.org .教学目的简单神经网络在线演示.实验图形化平台.可视化神经网络训练过程.在浏览器训练神经网络.界面,数据(DATA).特征(FEATURES).神经网络隐藏层(HIDDEN LAYERS).层中连接线.输出(OUTPUT). 数据.二维平面,蓝色正值,黄色负值.数据形态,圆形.异或.高斯.螺旋.数据配置,调整噪声(noise)大小,改变训练.测试数据比例(ratio),调整入输入每批(batch)数据数量1-

我在学习过程中遇到了tensorboard无法启动的问题. 按照网上的教程,我无法正常启动tensorboard,全过程没有报错,但是打开tensorboard显示 No dashboards are active for the current data set. 如下图:   这种情况下,我在网上并没有看到非常直接的解决方法,最后在群里跟大家讨论找到了解决方法,这里跟大家分享一下启动tensorboard的正确姿势. 利用最简单的向量相加的例子. 代码如下:   import tensorf

1. 找到运行程序的事件输出路径   找到路径并进入,例如我的是在路径/home/ly/codes下: 2. 打开tensorboard服务器   在终端输入(--logdir=自己所存的路径): tensorboard --logdir=/home/ly/codes   终端显示:   打开浏览器,输入终端提供网址. 参考:https://blog.csdn.net/chendadayan/article/details/52919267

一.获取root用户权限 打开linux终端命令,输入 sudo passwd root Enter new UNIX password: (在这输入你的密码) Retype new UNIX password: (确定你输入的密码) passwd: password updated successfully 以后,如果在想获得root权限,只需进行如下的操作: su root Password: (在此输入你上面设置的密码) 如果要再次禁用 root 帐号, 那么可以执行 sudo passw

由于官网和其他教程里面都是以Linux为平台演示tensorboard使用的,而在Windows上与Linux上会有一些差别,因此我将学习的过程记录下来与大家分享(基于tensorflow1.2.1版本). 最简单的tensorboard应用 tensorboard是为了将复杂的计算图可视化的工具,使用tensorboard包括两个步骤, 在python程序中将想要可视化的结果,包括中间结果,例如准确率变化等,以及计算图模型使用tf.Summary.FileWriter()写入到文件系统. 运行

前言:                                                                                                                                   由于业务需求,最近部门开始全员学习机器学习,为了进一步更加透彻得了解机器学习和深度学习,开始学习tensorflow.众所周知,tensorflow是Google分布式机器学习框架,不仅本身集成好了很多机器学习算法的接口,也为机器学

Xshell安装使用教程 Xshell 是一个强大的安全终端模拟软件,它支持SSH1, SSH2, 以及Microsoft Windows 平台的TELNET 协议.Xshell 通过互联网到远程主机的安全连接以及它创新性的设计和特色帮助用户在复杂的网络环境中享受他们的工作. Xshell可以在Windows界面下用来访问远端不同系统下的服务器,从而比较好的达到远程控制终端的目的. 百度经验:jingyan.baidu.com 工具/原料 电脑 Xshell安装包 百度经验:jingyan.ba

在colab和kaggle内核的Jupyter notebook中如何可视化深度学习模型的参数对于我们分析模型具有很大的意义,相比tensorflow, pytorch缺乏一些的可视化生态包,但是幸好pytorch1.1官方添加了tensorboard的库,可以直接从TORCH.UTILS.TENSORBOARD 调用. 但是就目前的使用体验和反应,还是建议直接使用tensorboardX包在pytorch中进行可视化. 相比本地机中使用notebook进行可视化,在这种远程的notebook中

一.虚拟机的三种网络模式 1.桥接模式 a.该模式下的虚拟机可以上外网 b. 局域网之内的主机可以访问该虚拟机(做共享服务器使用) c. 该虚拟机可以和宿主机进行通信 d. 同一台主机相同模式下的虚拟机可以互相通信 e. 桥接模式下的虚拟机获得IP地址或者自己设置的IP地址需要和宿主机的以太网IP保持同一网段 2.NAT模式 a.该模式下的虚拟机可以上外网 b. 局域网之内的主机不可以访问该虚拟机 c. 该虚拟机可以和宿主机进行通信 d. 同一台主机相同模式下的虚拟机可以互相通信 e. nat模

一.前言 为了更好的理解Neural Network,本文使用Tensorflow实现一个最简单的神经网络,然后使用MNIST数据集进行测试.同时使用Tensorboard对训练过程进行可视化,算是打响学习Tensorflow的第一枪啦. 看本文之前,希望你已经具备机器学习和深度学习基础. 机器学习基础可以看我的系列博文: https://cuijiahua.com/blog/ml/ 深度学习基础可以看吴恩达老师的公开课: http://mooc.study.163.com/smartSpec/

先说我的各个版本: 操作系统: win7 64 Python: 3.5 Tensorflow: 1.2 Tensorboard: 1.6 错误一: 只显示Graphs,不显示Histogram和Scalars AttributeError: 'Value' object has no attribute 'metadata',这个错误,出现在 tensorboard --logdir = log 之后,我百思不得其解,看着就要成功的可视化,也可以在浏览器中打开tensorboard,但是除了Gr

再次必须写一篇博客,一次来说明这打开tensorboard的艰难之路,遇到了好多错误,真的是走了好多弯路,最后还是解决了 一开始总是报错,不知道是为什么,其实还是自己没有看懂原理,就冲动的开始招呼画瓢,结果找错的痛苦也就是不可避免了 这个是一开始的报错的文件的内容,当然一开始我并不知道,应该写一个将程序写入一个logs文件夹中,所以也就找不到logs文件,因此也就不可能执行成功. 现在说明一下启动tensorboard的步骤: 1.先建立一个测试的程序shl-MacBook-Pro-3:vi_p

1.安装 XShell 网址:http://sw.bos.baidu.com/sw-search-sp/software/07a1d9cec0638/Xshell-5.0.1339.exe 尽量不要安装在C盘,你懂的. 2.设置window以太网 桌面->网络->右键网络->属性->更改适配器设置 1 安装virtualbox服务 安装->服务->Oracle Corporation->VirtualBox NDIS6 Bridged Networking Dri