Tensorboard

1.启动tensorboard

tensorboard --logdir="./logs" --port 6006

2.显示graph

import tensorflow as tf
a=tf.constant(2)
b=tf.constant(3)
x=tf.add(a,b)
sess = tf.Session()
writer=tf.summary.FileWriter(‘./logs‘,sess.graph)
writer.close()

时间： 2024-10-12 21:44:26

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Tensorboard显示问题

学习"莫烦"TensorFlow视频教程的时候执行 write = tf.train.SummaryWriter("/home/lucas/Downloads",sess.graph) Tensorboard的graph下面无显示. 查询到网易云课堂上有人问同样的问题,建议是升级TensorFlow版本执行sudo pip install --upgrade tensorflow 悲剧的是新版本下面没有SummaryWriter这个命令又百度一下将tf.trai

tensorboard在windows系统浏览器显示空白的解决

一个简单的using_tensorboard.py程序,如下: 1 #using_tensorboard.py 2 3 import tensorflow as tf 4 5 a = tf.constant(10,name="a") 6 b = tf.constant(90,name="b") 7 y = tf.Variable(a+b*2,name='y') 8 model = tf.initialize_all_variables() 9 10 with tf.

搭建TensorFlow中碰到的一些问题（TensorBoard不是内部或外部指令也不是可运行的程序）~

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11 使用Tensorboard显示图片

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09 使用Tensorboard查看训练过程

打开Python Shell,执行以下代码: import tensorflow as tf import numpy as np #输入数据 x_data = np.linspace(-1,1,300)[:, np.newaxis] noise = np.random.normal(0,0.05, x_data.shape) y_data = np.square(x_data)-0.5+noise #输入层 with tf.name_scope('input_layer'): #输入层.将这两

Tensorflow学习笔记3：TensorBoard可视化学习

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tensorboard可视化遇到的问题

由于 TensorFlow版本差异,经常会报模块对象没有某属性的错误,先把tensorboard可视化过程遇到的几个报错解决方案记录如下: 1. AttributeError: 'module' object has no attribute 'histogram_summary' histogram_summary 改为:tf.summary.histogram 2. AttributeError: 'module' object has no attribute 'scalar_summar

tensorboard及summary data

(新手上路,如果有不对的地方,望指正.另外有没有小伙伴一起学习交流啊?) tensorboard为tensorflow提供了可视化,它的重要性不言而喻. tensorboard是通过读取events files来显示的,events file则包含在图计算时生成的summary data. tf.summary.scalar('mean', mean) tf.summary.histogram('histogram', var) 1.summary data 某个summary操作原型: tf.

Tensorflow搭建神经网络及使用Tensorboard进行可视化

创建神经网络模型 1.构建神经网络结构,并进行模型训练 import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt #python的结果可视化模块 """定义一个添加神经层的函数 inputs:输入数据 in_size:输入神经元的个数 out_size:输出神经元的个数 activation_function:激活函数"""def add_layer(inpu