pytorch模型視覺化2:tensorboardX
不同於tensorflow提供了強大的視覺化功能,pytorch視覺化一般藉助第三方工具,更通用的方法是使用tensorboardX。
https://github.com/lanpa/tensorboardX
使用命令:pip install tensorboardX
安裝後,如下程式碼視覺化模型:
print(model)
writer = SummaryWriter(log_dir="./logs/",comment="myresnet")
with writer:
writer.add_graph(model,input_to_model=torch.rand(1,3,32 ,32))
更多內容,訪問文件:
https://tensorboardx.readthedocs.io/en/latest/index.html
相關推薦
pytorch模型視覺化2:tensorboardX
不同於tensorflow提供了強大的視覺化功能,pytorch視覺化一般藉助第三方工具,更通用的方法是使用tensorboardX。 https://github.com/lanpa/tensorboardX 使用命令:pip install tensorboardX安裝後,如下程
pytorch模型視覺化:pytorchviz
不同於keras的視覺化,keras.utils.plot_model。pytorch模型視覺化比較複雜,此處使用pytorchviz。 操作步驟 1 . 命令列安裝pytorchviz(之前要安裝graphviz,這個我keras時已經安裝) pip install git
pytorch 模型視覺化
from graphviz import Digraph import torch from torch.autograd import Variable def make_dot(var, params=None): """ Produces Graphvi
pytorch藉助tensorboard實現模型視覺化
補充 : 剛發現貌似sqrt操作是不支援的 python庫: pytorch(>=0.3) , onnx, tensorboardX 原理: Open Neural Network Exchange (ONNX)是開放生態系統的第一步,它使人工智慧開發人員
開源 | IBM、哈佛共同研發:Seq2Seq模型視覺化工具
作者 | Ben Dickson 譯者 | 劉旭坤 編輯 | Jane 出品 | AI科技大本營 近年來隨著深度學習和神經網路技術的發展,機器翻譯也取得了長足的進步。神經網路結構越來越複雜,但我們始終無法解釋內部發生了什麼,“黑箱問題”一直困擾
Qt模型/檢視原理(2):自定義模型
Qt模型/檢視原理(2):自定義模型 若對C++語法不熟悉,建議參閱《C++語法詳解》一書,電子工業出版社出版,該書語法示例短小精悍,對查閱C++知識點相當方便,並對語法原理作了詳細講解。 自定義模型至少需要實現QAbstractItemModel類中的以下5個純虛擬函式 colum
ROS 視覺化(一): 釋出PointCloud2點雲資料到Rviz
1. 相關依賴package.xml 需要新增對 pcl_ros 包的依賴 2. CMakeLists.txt find_package(PCL REQUIRED) include_directories(include${PCL_INCLUDE_DIRS}) link_directories(${
開啟深度學習的潘多拉魔盒(模型視覺化)
開啟深度學習的潘多拉魔盒(模型視覺化) - v3.x 深度學習原理與實踐(開源圖書)-總目錄,建議收藏,告別碎片閱讀! 深度學習在各個領域攻城略地,在諸多領域秒殺傳統演算法,但是其運作細節一直是個黑盒。理論研究者特別是數學家無法完全解釋的事物。學術界、研究所和企業界
Pytorch Visdom視覺化工具
2018-12-04 14:05:49 Visdom是Facebook專門為PyTorch開發的一款視覺化工具,其開源於2017年3月。Visdom十分輕量級,但卻支援非常豐富的功能,能勝任大多數的科學運算視覺化任務。其視覺化介面如圖所示。 Visdom可以創造、組織和共享多種資料的視覺化,包括數值、
深度學習網路模型視覺化
在學習Resnet50的時候官網上給出了網路的整個模型圖 http://ethereon.github.io/netscope/#/gist/db945b393d40bfa26006 ,但是學RFCN的時候就不知道哪裡能找到,看到同事給的文件裡面有部分圖,諮詢後,同事給了我幾個prototx
caffe入門:網路模型視覺化
1.環境準備: 編譯好了pycaffe 2.繪製網路結構圖: 終端輸入: cd caffe /python ~/caffe/python$ python draw_net.py ../models/bvlc_reference_caffenet/train_va
線上日誌集中化視覺化管理:ELK
本文來自網易雲社群作者:王貝為什麼推薦ELK:當線上伺服器出了問題,我們要做的最重要的事情是什麼?當需要實時監控跟蹤伺服器的健康情況,我們又要拿什麼去分析?大家一定會說,去看日誌,去分析日誌。是的,日誌對於伺服器開發人員來講是最親密的夥伴了,基本上每天都會去看各種型別的海量的
pytorch獲取視覺化網路結構
from graphviz import Digraph def make_dot(var, params=None): """ Produces Graphviz representation of PyTorch autograd graph Blue nodes are th
用R做中文LDA主題模型視覺化分析
LDA主題模型在2002年被David M. Blei、Andrew Y. Ng(是的,就是吳恩達老師)和Michael I. Jordan三位第一次提出,近幾年隨著社會化媒體的興起,文字資料成為越來越重要的分析資料;海量的文字資料對社會科學研究者的分析能力提出
行人重識別(ReID) ——基於MGN-pytorch進行視覺化展示
模型訓練,修改demo.sh,將 --datadir修改已下載的Market1501資料集地址,將修改CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,3自己的GPU裝置ID,將修改--nGPU自己的GPU數量。 部分demo.sh示例: #mAP: 0.920
視覺化文摘:multifaceted data and story
原文地址:http://www.storytellingwithdata.com/blog/2014/01/multifaceted-data-and-story Last weekend, I ran workshops for two kdmcBerkeley 1-da
Ebay開源基於大資料的視覺化框架:Pulsar Reporting
作者:汪明明,王巧玲 ebay又新添了一個開源專案PulsarReporting – 基於大資料的視覺化框架 Pulsar作為一個實時和近實時大資料分析處理系統,包含了Pulsar Pipeline和Pulsar Reporting. 在今年三月, eBay Puls
視覺化MNIST:關於降維的探討(1)
眾所周知,我們人類在二維和三維上能夠理性的進行思考,通過努力,我們可以從第四維來思考。但是機器學習經常要求我們使用成千上萬個維度——或者數萬,或者數百萬!即使是非常簡單的事情,當你在非常高的維度上做的時候,也會變得難以理解。 這時,就需要一些工具的輔助
caffe權值視覺化,特徵視覺化,網路模型視覺化
-------------------------------------------------------------------------------- 權值視覺化 對訓練後的網路權值進行視覺化可以判斷模型的優劣及是否欠(過)擬合。經過良好訓練的網路權值通常表現為美
vue 地圖視覺化 (2)
MapBox 專案中用到MapBox也是偶然的機會,專案中需要採用3D地圖,當現有的工具(百度地圖)無法滿足我們的需求,我們肯定需要更高階開源的地圖,無奈谷歌地圖無法在國內使用,已是便找到Leafle,一開始驚豔於leafle的開源程度和其與眾不同的地圖風格,