1.在本地终端，输入以下命令：
ssh -L 16006:127.0.0.1:6006 username@remote_server_ip注：16006:127.0.0.1代表自己机器上的16006号端口(这个端口号应该也是自己改的，只要是本地没有被占用的就可以)，6006（或者其他服务器上没有被占用）是服务器上tensorboard使用的端口。username指的是服务器的用户名；remote_
原创
2023-04-30 20:01:42
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常用网络层介绍及使用
原创
2021-08-02 16:03:05
242阅读
为了可视化网络结构和训练过程，可以借助tensorboard这个工具。同样的，事先需要按照上述步骤定义好模型和数据结构。
```
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import
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2021-06-18 15:11:14
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import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import tensorflow as tf #tensorboard --logdir="./" def linearregression(): with tf.variable_scope("
原创
2021-08-25 14:23:27
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1、keras 与 tensorboardfrom tensorflow.keras.callbacks import TensorBoardfilepath="snapshot/v2_weights-improvement-{epoch:02d}-{val_acc:.2f}.hdf5"tensorboard = TensorBoard(log_dir='logs/{}'.format(filep
原创
2022-01-17 16:41:22
167阅读
TensorFlow因为此教程较基础，因此适用于各种版本的tensorflow，无需为此文章安装特定版本。TensorFlow的kersa模块中，有datasets模块，里面有常用的一些数据集。import tensorflow as tf
from tensorflow import kersa
from tensorflow.kersa import datasets
(x_train, y
1.前言及初衷在ML-GCN论文中,作者指出传统卷积特征中缺乏了标签信息,因此利用GCN来生成标签信息,并将标签信息叠加到视觉特征中,来提升多标签分类的结果。由于在实验中用的数据集是自建数据集,这些数据集无法分享给大家,本文只给大家分享代码。由于Keras的便利性,相信很多人都会使用这个库,但是Keras由于封装性太强,可能很多人都不会利用该库去完成一些比较特殊的任务,本文只是给大家提供一种利用K
代码写的再好，没有图别人也不知道好在哪。 我们在使用tensorflow的时候，使用tensorboard可以直观的看到我们的网络结构，甚至它可以计算卷积和池化的维度（我不知道是不是因为我已经运行了一遍，所以维度显示出来了） 首先是开启tensorboard的代码： 因为我用pip下载了tensor
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2018-08-25 19:45:00
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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
原创
2022-11-10 10:24:03
196阅读
在深度学习的实际应用中，数据可视化是一个极为重要的环节。PyTorch作为一个广泛使用的深度学习框架，结合TensorBoard工具，可以帮助研究人员和开发者有效地进行模型训练过程的监控和分析。在这篇博文中，我们将详细探讨如何使用TensorBoard来提高PyTorch的开发效率，涵盖从技术痛点到性能优化等多个维度的内容。
## 背景定位
在传统的深度学习项目中，研究团队常常面临以下技术痛点
tensorboard 记录Loss和评估指标曲线 import torch from torch import nn torch.backends.cudnn.benchmark = True from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter ## ...
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2021-08-25 10:07:00
229阅读
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本文主要介绍PyTorch框架下的可视化工具Tensorboard的使用 面向第一次接触可视化工具的新手<其实是备忘> 之前用了几天visdom，用起来很方便，但是画的图显得很乱，所以花了一晚上把代码里的visdom都改成了tensorboard。 Tensorboard 安装 原本是tensorf
原创
2021-07-09 15:30:56
1993阅读
# PyTorch使用TensorBoard教程
在深度学习的模型训练过程中，监控模型的训练过程、可视化损失函数和评估指标是非常重要的。TensorBoard是一个强大的可视化工具，广泛应用于TensorFlow中，但它同样也可以与PyTorch配合使用。本文将详细介绍如何在PyTorch中使用TensorBoard，并给出代码示例。
## TensorBoard简介
TensorBoard
原创
2024-09-09 04:19:06
36阅读
tensorboard 安装和使用TensorBoard是TensorFlow下的一个可视化的工具，能在训练大规模神经网络时将复杂的运算过程可视的名
原创
2022-05-26 01:05:13
5688阅读
目录前言一、软件介绍和下载1.软件介绍和下载2.下载软件3.下载使用说明和示例教程二、本地练习环境搭建1.解压启动2.自建Java应用程序3.Hello入门程序三、NetBeans一般配置1.代码模板2.字体和颜色3.快捷键映射总结 前言?本专栏主要是分享自己备考全国计算机二级所学、所搜集的资料。虽然有Java相关基础，但是桌面编程、Applet编程根本没学过，因为咱不是搞这个的呀，学了也找不到
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2024-09-24 18:13:46
23阅读
之前用pytorch是手动记录数据做图，总是觉得有点麻烦。学习了一下tensorboardX，感觉网上资料有点杂，记录一下重点。由于大多数情况只是看一下loss,lr,accu这些曲线，就先总结这些，什么images,audios以后需要再总结。1.安装：有各种方法，docker安装，使用logger.py脚本调用感觉都不简洁。现在的tensorboardX感觉已经很好了，没什么坑。在命令行pip
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2023-12-03 11:18:19
297阅读
一、Tensorflow安装Tensorflow安装分源码安装和pip安装两种方式。 1.源码安装 需要安装java8（否则容易出现找不到javac的问题），安装Bazel，下载Tensorflow源码，再编译，不推荐这种方式，会出现无法import tensorflow错误，python 开发环境找不到tensorflow模块的错误。 1.1 java 8的安装sudo add-apt-r
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2024-09-02 15:01:33
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TensorBoard是一个可以使得DAG图可视化的强大功能。 不说了先上效果图 那么怎么才能得到这么精美的图片呢？ 一，确保你的电脑已经安装过了TensorBoard 如果没有安装过的话，直接在Windows命令行中输入Pip install tensorboard ，就安装成功了 当然，Tens ...
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2021-09-20 19:24:00
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本文介绍 Pytorch 中 TensorBoard 的用法
原创
2023-10-31 11:57:18
529阅读
【代码】pytorch学习（五）: Tensorboard使用。
