關於tensorflow的視覺化

阿新 • • 發佈：2019-01-20

很多人安裝tensorflow是在windows內使用anaconda安裝的，那麼怎麼啟動tensorboard呢？

方法是：

1 首先開啟anaconda prompt，然後啟動tensorflow

2在裡面輸入命令如下：

記住，一定要輸入雙斜槓，不然介面不會顯示的，然後將網址複製到瀏覽器，則如下所式：

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Nov 17 21:21:38 2018 @author: asusf """ import tensorflow as tf import numpy as np def add_la

tensorflow的視覺化是使用summary和tensorboard合作完成的. 基本用法首先明確一點,summary也是op. 輸出網路結構 with tf.Session() as

tensorflow的視覺化是通過summary和tensorboard完成的。以tensorflow運作方式入門為例，視覺化主要通過以下步驟完成：（1）將所有的即時資料整合在一個op中： # Build the summary operation based

TensorBoard 簡介：TensorBoard是tensorflow官方推出的視覺化工具，它可以將模型訓練過程中的各種彙總資料展示出來，包括標量(Scalars)、圖片(Images)、音訊(Audio)、計算圖(Graphs)、資料分佈(Distri

最近在GitHub上看程式碼偶然發現了使輸入經過網路傳輸後的輸出，即“embedding”視覺化的小細節，在此寫下來加深記憶： Git原連結：https://github.com/ywpkwon/siamese_tf_mnist 首先是建立網路（Siamese 網路）： import t

1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 """ 3 Created on Thu Nov 1 17:51:28 2018 4 5 @author: zhen 6 """ 7 8 import tensorflow as tf 9 from ten

#如何建立神經網路的結構：層 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def add_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=

tensorboard可以將訓練過程中的一些引數視覺化，比如我們最關注的loss值和accuracy值，簡單來說就是把這些值的變化記錄在日誌裡，然後將日誌裡的這些資料視覺化。首先執行訓練程式碼 #coding:utf-8 import tensorflow as tf from

1 - 引言前面已經介紹到TensorFlow可以實現許多非常常用的神經網路結構，有的網路結構十分複雜，裡面的引數關係更是難以管理。因此，TensorFlow提供了一個視覺化工具TensorBoard。可以有效的展示執行過程中的計算圖、各種指標隨著時間的變化趨勢以及訓練中使用到的影象等

今天學習tensorboard中直方圖的使用。首先了解下直方圖的含義： GB/T3358.1—2009對“直方圖”的定義是:頻數分佈的一種圖形表示，由一些相鄰的長方形組成，每個長方形的底寬等於組距，面積與組的頻數成比例。也就是說，直方圖是表示頻次分佈情況的一種影象，在tensorboa

從明天起，做一個幸福的人餵馬、劈柴，周遊世界從明天起，關心糧食和蔬菜我有一所房子，面朝大海，春暖花開 --------致海子沒有海子的浪漫，但有同樣的情懷，祝福每一個人，願意分享自己的學習成果。海子的明天，彼岸，我的今天，當下。今天分享對scalar的學習成果。 scalar是

圖（graph）對於理解tensorflow程式的結構十分重要，是tensorboard的重要組成部分，今天主要記錄自己在學習圖的使用過程中的一些心得。一、認識圖中的基本元素要使用圖，我們首先要理解圖中的一些基本的元素。 1）名稱空間這個叫tf.name_scope，是t

tensorflow執行過程的視覺化有助於我們對網路進行調優。比如迭代的過程中每一層引數是如何變化與分佈的，比如每次迴圈引數更新後模型在訓練集上的準確率是如何的，比如損失值的變化情況，等等。tensorflow提供了視覺化工具Tensorboard，今天把學習該工具的過程記錄如下：

深度學習-71: Tensorflow的架構、模型、視覺化和案例庫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! 文字介紹Tensorflow的架構，Tensorflow內建資料集，Tensorflow內建模型、內建視覺化支援和相關線上資源。Te

資料集：MNIST 啟用函式：Relu 損失函式：交叉熵 Optimizer：AdamOptimizer 視覺化工具：tensorboad 迭代21epoch，accuracy結果如下： Iter 16,Testing Accuracy:

參考莫煩的B站教程20，利用tensorflow自帶的視覺化工具tensorboard，在Google瀏覽器上進行了簡單神網路的視覺化。例子程式碼如下（spyder(tensorflow)編輯）： Created on Mon Sep 17 18:37:22 2018 @

Tensorboard在pip中顯示的概要資訊是”lets you watch Tensors Flow“，watch tensors的flow就是Tensorboard所要做的視覺化的主要功能。一般用於確認tensorflow模型訓練過程的視覺化。概要資訊

上篇文章模擬了線性迴歸下的訓練的過程，並演示了訓練後的線性模型對資料的適應程度，同時使用視覺化的方式看到了結果的顯示，在學習的過程中，合理利用諸如matplotlib等庫函式，可以非常有效地對結果進行

活用視覺化的結果，使用真正的人類智慧，可以一目瞭然的瞭解的演算法過程中的大致過程，這就是視覺化可以帶來的結果，在機器學習結果的展示上，能畫出來的就儘量不要以數字的形式print出來，這篇文章繼續分析y=3*x + 1的收斂過程，這裡我們來使用圖形化的方式來體驗

概述如前篇博文《tensorflow 12：雙隱層+softmax迴歸實現mnist圖片識別之二》所寫，可以將訓練的計算圖和訓練中的狀態資訊寫入一個日誌檔案，採用tensorboard實時檢視，也可以事後檢視。權重（w和b）、度量（loss、accuracy