一、Tensorboard简介Tensorboard是TensorFlow自带的一个强大的可视化工具，也是一个web应用程序套件。通过将tensorflow程序输出的日志文件的信息可视化使得tensorflow程序的理解、调试和优化更加简单高效。支持其七种可视化：SCALARS：展示训练过程中的准确率、损失值、权重/偏置的变化情况IMAGES：展示训练过程中及记录的图像AUDIO：展示训练过程中记
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2024-03-21 11:36:24
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前言： 训练神经网络十分复杂，有时需要几天甚至几周的时间。为了更好的管理、调试和优化神经网络的训练过程，TensorFlow提供了一个可视化工具TensorBoard。本文将介绍TensorFlow 的可视化工具 TensorBoard。TensorBoard 是 TensorFlow 自带的工具，不需要额外的安装过程。虽然TensorBoard
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2024-09-20 16:15:06
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可视化效果图例子from models.seg_hrnet import get_seg_modelimport yamlimport torchim
原创
2022-06-27 16:03:24
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title: 阿里云三维可视化使用初体验tags:物联网开发BIMcategories:物联网开始准备工作进入下载页面下载页面，点击“模型编辑器下载”安装模型编辑器下载安装完毕，启动模型编辑器下载，启动后界面如下所示选择新建场景，开启场景自建建立模型基础操作鼠标左键 - 旋转、拖动鼠标滚轮 - 放大、缩小鼠标右键 - 平移场景、取消选中状态鼠标左键双击 - 进入模型内部鼠标右键双击 - 退出模型内
先看一下效果我使用的是mac端只要把你保存的模型拖曳进去，即
原创
2023-06-14 21:29:35
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很多时候，复现人家工程的时候，需要了
原创
2022-12-04 00:10:25
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TensorFlow模型保存和提取方法 TensorFlow模型保存和提取方法 1. tenso
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2018-04-25 19:34:00
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作为TensorFlow的一项极其亮眼的功能，TensorBoard给我们提供了极其方便而强大的可视化环境。它可以帮助我们理解整个神经网络的学习过程、数据的分布、性能瓶颈等等。1.TensorBoard的主要功能生成折线图展示图像播放音频生成直方图观察神经网络（数据流图）数据降维分布图1.1生成折线图当我们要对模型的正确率、loss值、学习速度等标量进行可视化时，经常会用到折线图。上面是在训练MN
安装tensorflow大家都知道tensorflow是google开发的一款开源的深度学习编程框架，是当今最流行的深度学习开发框架，因此对有志于深度学习研究的小伙伴来说，tensorflow是当仁不让的第一选择。首先看看tensorflow的安装，其实非常简单，在python环境安装好的前提下，直接运行：pip install tensorflow就可以了。笔者用的是python3.5环境，te
目前 Netron 已支持 MegEngine 模型：TracedModule 及 C++ 计算图两种结构。
二者的实现方法完全一致：只需直接拖拽本地模型文件到 网页版 netron，便可得到完整的模型结构图，并点击查看每层结构的细节参数
原创
2023-02-23 18:06:23
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from __future__ import print_functionimport tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplo
原创
2022-08-02 09:08:49
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TensorBoard是TensorFlow的可视化工具，它可以通过TensorFlow程序运行过程中输出的日志文件可视化TensorFlow程序的运行状态。TensorBoard和TensorFlow程序跑在不同的进程中，TensorBoard会自动读取最新的TensorFlow日志文件，并呈现当前TensorFlow程序运行的最新状态。1、TensorBoard简单介绍：以下的简单代码完成了T
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2024-03-25 09:27:41
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TensorBoard可以将训练过程中的各种绘制数据展示出来，包括标量（scalars），图片（images），音频（Audio）,计算图（graph）,数据分布，直方图（histograms）和嵌入式向量。
使用TensorBoard展示数据，需要在执行Tensorflow就算图的过程中，将各种类型的数据汇总并记录到日志文件中。然后使用TensorBoard读取这些日志文件，解析
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2024-07-31 20:36:54
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学会用Tensorflow自带的Tensorboard去可视化我们所构建的神经网络是一个很好的学习理解方式。用最直观的流程图告诉你，你的神经网络长什么样子，有助于你发现编程中出现的问题和疑问。首先，看效果图：同时，我们也可以展开看看每层layer中的一些具体结构：其实我们展示的就是上篇文章《用Tensorflow构建一个神经网络》 的结构，地址如下：其次，介绍神经网络可视化的具体步骤和代
在网络训练的过程中，通过Web 端监控网络的训练进度，可视化网络的训练结果对于 提高开发效率是非常重要的。 TensorFlow 提供了一个专门的可视化工具，叫做TensorBoard，他通过TensorFlow 将监控数据写入到文件系统，并利用Web 后端监控对应的文件目录，从而可以允许用户从远程查看网络的监控数据。TensorBoard 的使用需要训练部分和浏览器交互工作。一、模型端在模型端，
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2024-04-15 16:04:08
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netron可以方便的对于神经网络，深度学习以及机器学习的模型进行可视化，使用简单 说明 netron 支持各类模型，对于希望了解模型结构
先学习几个英文单词summary 汇总，摘要scope 范围 我这是很早以前的笔记，后来有了博客才发布的，有些内容比较老，懒得改了。 先说明总体流程暂时不管怎么编程，假设已经有了如下代码，可执行的。 # encoding:utf-8
import tensorflow as tf
print('version:', tf.__version__)
foo
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2024-10-09 14:47:00
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1.功能
采用python的gensim模块训练的word2vec模型，然后采用tensorflow读取模型可视化embedding向量
ps:采用C++版本训练的w2v模型，python的gensim模块读不了。
2.python训练word2vec模型代码
import multiprocessing
from gensim.models.word2vec import Word2Vec,
原创
2021-09-04 11:01:53
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在学习深度网络框架的过程中，我们发现一个问题，就是如何输出各层网络参数，用于更好地理解，调试和优化网络？针对这个问题，TensorFlow开发了一个特别有用的可视化工具包：TensorBoard，既可以显示网络结构，又可以显示训练和测试过程中各层参数的变化情况。TensorBoard的输入是tensorflow保存summarydata的日志文件。日志文件名的形式如：events.out.tfev
原创
2021-01-05 19:13:00
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TensorFlow：TensorBoard可视化昱良机器学习算法与Python学习在学习深度网络框架的过程中，我们发现一个问题，就是如何输出各层网络参数，用于更好地理解，调试和优化网络？针对这个问题，TensorFlow开发了一个特别有用的可视化工具包：TensorBoard，既可以显示网络结构，又可以显示训练和测试过程中各层参数的变化情况。TensorBoard的输入是tensorflow保存
原创
2021-04-08 20:15:56
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