分类：tensorboard

2022
05-03

教你如何在Pytorch中使用TensorBoard

什么是TensorboardXTensorboard是TensorFlow的一个附加工具，可以记录训练过程的数字、图像等内容，以方便研究人员观察神经网络训练过程。可是对于PyTorch等其他神经网络训练框架并没有功能像Tensorboard一样全面的类似工具，一些已有的工具功能有限或使用起来比较困难(tensorboard_logger,visdom等)。TensorboardX这个工具使得TensorFlow外的其他神经网络框架也可以使用到Tensorboard的便捷功能。TensorboardX的... 继续阅读 >

2021
07-09

tensorboard 可视化之localhost:6006不显示的解决方案

tensorlfow网络模型可视化。baidu了一些方法，现在介绍下我的流程和遇到的问题：配置window7tensorlfow1.5anaconda启动tensorboard1、启动anacondaPrompt,输入：#启动pycharm或者模型用到的环境activatetensorflow#启动tensorboardtensorboard--logdir=C:\Users\lammy\PycharmProjects\untitled1\logs\mnist_softmax2、浏览器中打开网络模型按照网上资料输入：localhost:6006总是显示无法显示网页：localhost拒绝了我们的连接... 继续阅读 >

2021
06-28

Pytorch中TensorBoard及torchsummary的使用详解

1.TensorBoard神经网络可视化工具TensorBoard是一个强大的可视化工具，在pytorch中有两种调用方法：1.fromtensorboardXimportSummaryWriter这种方法是在官方还不支持tensorboard时网上有大神写的2.fromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriter这种方法是后来更新官方加入的1.1调用方法1.1.1创建接口SummaryWriter功能：创建接口调用方法：writer=SummaryWriter("runs")参数：log_dir：eventfile输出文件夹comment：... 继续阅读 >

2020
10-08

使用TensorBoard进行超参数优化的实现

在本文中，我们将介绍超参数优化，然后使用TensorBoard显示超参数优化的结果。深度神经网络的超参数是什么?深度学习神经网络的目标是找到节点的权重，这将帮助我们理解图像、文本或语音中的数据模式。要做到这一点，可以使用为模型提供最佳准度和精度的值来设计神经网络参数。那么，这些被称为超参数的参数是什么呢?用于训练神经网络模型的不同参数称为超参数。这些超参数像旋钮一样被调优，以提高神经网络的性能，从而产... 继续阅读 >

2020
10-08

TensorFlow保存TensorBoard图像操作

简单的代码：importtensorflowastfIn[2]:matrix1=tf.constant([[3.,3.]])In[3]:matrix2=tf.constant([[2.],[2.]])withtf.Session()assess:...:writer=tf.summary.FileWriter('./graph',sess.graph)...:result=sess.run(tf.matmul(matrix1,matrix2))...:writer.close()ipython中使用！+命令可以直接运行terminal命令。terminal输入：tensorboard--logdirgraph/跳出：StartingTensorBoard54at... 继续阅读 >