最近需要对Transformer网络的中间层进行可视化，便于分析网络，在此记录一些常用到的概念。 常用到的方法主要是Attention Rollout和Attention Flow，这两种方法都对网络中每一层的token attentions进行递归计算，主要的不同在于假设低层的attention weights如何影响到高层的信息流，以及是否计算token attentions之间的相
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2024-05-04 20:08:59
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1.acc曲线和loss曲线 用history.history提取model.fit()在执行训练过程中保存的训练集准确率，测试集准确率，训练集损失函数数值，测试集损失函数数值 validation_freq表示每多少次epoch迭代使用测试集验证一次结果，即计算在测试集上的准确率
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2020-09-01 17:18:00
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# Python可视化Loss
在机器学习和深度学习中，Loss（损失）是一个非常重要的指标。它衡量了模型预测结果和真实标签之间的差异。通过最小化Loss，我们可以优化模型的性能。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python进行Loss的可视化。
## 什么是Loss
在深度学习中，我们通常使用梯度下降算法来训练模型。该算法通过迭代的方式不断调整模型的参数，以使Loss最小化。Loss是一个
原创
2023-08-21 10:32:41
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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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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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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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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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地址：https://github.com/pprp/darknet loss Drawer
原创
2021-12-29 17:35:41
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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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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
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2021-04-08 20:15:56
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前面我们讲了tensorflow构建简单神经网络，今天我们讲讲tensorflow另一个强大的工具tensorboard。简单来说，tensorboard可以把我们整个神经网络运算的流程，损失函数的变化，准确率的变化，特征值的变化。等等以可视化图表的形式表现出来。（反正就是装B利器）。下面我来说下实现的具体代码我们就以前面建立的简单神经网络为例，在这个例子上建立可视化的tensorboard1.还
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summary data的日志文件。日志文件名的形式如：events.out.tfe
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2021-03-24 20:37:55
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# 深度学习Loss可视化平台实现指南
在深度学习项目中，监控训练过程中的损失（loss）值对我们优化模型非常重要。而创建一个可视化平台来展示这些损失值，是提升模型性能和理解训练过程的重要手段。本文将逐步带你完成一个简单的深度学习loss可视化平台的开发，整个过程包含数据准备、构建模型、训练模型和可视化结果等几个步骤。
## 整体流程
下面是实现这个平台的整体流程：
| 步骤
目录介绍Visdom核心概念visdom的操作viz.line的例子visdom在训练中可视化loss写在最后： 介绍visdom是Facebook专门为PyTorch开发的一款可视化工具，其开源于2017年3月。Visdom十分轻量级，但却支持非常丰富的功能，能胜任大多数的科学运算可视化任务。 Visdom可以创造、组织和共享多种数据的可视化，包括数值、图像、文本，甚至是视频，其支持PyTor
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2024-01-03 13:52:38
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import tensorflow as tfimport numpy as npfrom PIL import Imageimport matp
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2023-02-06 16:59:31
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Tensorflow命名空间与计算图可视化参考文献 强烈推荐Tensorflow实战Google深度学习框架 实验平台: Tensorflow1.4.0 python3.5.0Tensorflow可视化得到的图并不仅是将Tensorflow计算图中的节点和边直接可视化，它会根据每个Tensorflow计算节点的命名空间来整理可视化得到效果图，使得神经网络的整体结构不会被过多的细节所淹没。除了显示T
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
说明：本文依据《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》完成，所有版权和解释权均归作者和翻译成员所有，我只是搬运和做注解。进入第二部分深度学习第九章启动并运行TensorflowTensorflow是一款用于数值计算的强大的开源软件库，特别适用于大规模机器学习的微调。 它的基本原理很简单：首先在 Python 中定义要执行的计算图(例如图 9-1)，然后 Tensor
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。TensorBoard可以有效地展示Tensorflow在运行过程中的计算图、各种指标随着时间的变化趋势以及训练中使用到的图像等信息。TensorBoard简介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Tens
