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
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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如何对caffe的网络模型进行可视化？一、安装netron1.windows版本： 下载可执行文件或在终端运行： winget install netron2.Linux版本： 运行：snap install netron 启动：netron Netron不仅支持Caffe(caffemodel)，还支持pytorch(pth),ONNX(.onnx, .pb)
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2021-04-21 08:46:06
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tensorflow自带了可视化的工具：Tensorboard。有了这个可视化工具，可以让我们在调整各项参数时有了可视化的依据。本次我们先用Tensorboard来可视化Tensorflow的结构。在输出tensorflow结构的关键步骤是：writer = tf.summary.FileWriter("E:/todel/data/tensorflow", sess.graph)
writer =
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2024-01-08 18:33:33
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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
可视化tensorboard1.实现神经网络的展示搭建图纸最终的路径打开图纸完整代码效果2.可视化训练过程( biase变化过程)在 layer 中为 Weights, biases 设置变化图表设置loss的变化图给所有训练图合并训练数据在 tensorboard 中查看效果附完整代码 学会用 Tensorflow 自带的 tensorboard 去可视化我们所建造出来的神经网络是一个很好的学
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2024-04-23 08:33:31
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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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1) 可视化模型结构from torchviz import make_dot
model = ResNet18()
print(model) #输出模型的详细信息
x = torch.randn(1,3,32, 32).requires_grad_(True)
y = model(x)
vis_graph = make_dot(y, params=dict(list(model.named
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2024-01-13 21:58:43
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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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本周TensorFlow推出了一个新的模型优化工具包。这套技术同时适用于新老开发员以优化机器学习模型，特别是运行TensorFlowLite的开发人员。任何现有TensorFlow模型均适用。 什么是TensorFlow中的模型优化？ TensorFlowLite转换工具新支持训练后量化。理论上，这可以使数据中的压缩率提高四倍，相关机器学习模型的执行速度提高三倍。 在量化它们所使用的模型
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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1.可视化网络结构网络结构的日益复杂使得我们在设计和调试算法的时候越来越难直接通过代码来确定神经网络的内部结构、输入输出以及参数等信息。因此，我们需要借助图形化的交互工具来辅助我们完成神经网络结构设计和神经网络训练调试。在Tensorflow中，我们可以使用tensorflow.summary来记录网络结构，并通过Tensorboard对网络结构进行显示，通过可视化地查看网络结构辅助我们对神经网络
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2024-01-17 05:31:26
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# PyTorch查看模型结构可视化
作为一名经验丰富的开发者，你有责任指导刚入行的小白如何实现PyTorch模型结构的可视化。在本文中，我将为你介绍整个流程，并告诉你每一步需要做什么。
## 流程概述
首先，我们来概述整个流程，具体步骤如下：
1. 安装必要的库
2. 定义模型
3. 加载预训练模型（可选）
4. 可视化模型结构
现在，让我们一步步来完成这些任务。
## 1. 安装必
原创
2023-08-01 02:41:54
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1. 简介TensorBoard主要模块：GRAPHS： 保存了模型的结构图，可以比较清晰的显示模型搭建的每一个模块SCALARS： 保存了训练过程中的：Accuracy、tran_loss、Learning_RateHISTOGRAMS： 保存了每一个层结构权重数值的分布IMAGE:保存每个epoch图片的预测结果2.花卉识别利用ResNet网络实现花卉的识别，花卉下载，总共有5中花，分别存在不
