TensorBoard使用

关于TensorBoard的安装是在安装Tensorflow的过程中就已经默认安装好了，所以安装了Tensorflow就不需要再安装TensorBoard，直接使用就可以了。

具体的使用方法：

命令行中输入 tensorboard --logdir = PATH

这里的PATH是你的log的地址，在我的linux系统下地址为/tmp/tensorflow/mnist/summaririze,然后运行就可以了。然后打开浏览器，输入：http://localhost:6006 就可以看到tensorboard了。但是在你的终端中可能提示你输入http://username:6006 这里username是你的电脑用户名。但是经过测试有时候输入这个并不能显示，所以一般都是采用localhost，这个大多数情况都是可以打开的~

时间： 2024-10-28 20:10:58

TensorBoard使用的相关文章

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）~

一.windows10环境+pip python软件包(最新版)+Pycharm软件(过段时间在弄下CUDA和GPU吧) 直接使用pip指令来安装tensorflow软件(如果很久没有更新pip软件包的源时,可以先更新pip): pip install --upgrade pippip install tensorflow 等待一会就可以看到tensorflow已经安装好了,我的装好了,就是下面这个样子: 接下来配置Pycharm里面的工程索引头文件,配置为包含了TensorFlow的那个版本的

11 使用Tensorboard显示图片

首先,下载一张png格式的图片(注意:只支持png格式),命名为1.png.然后,打开PythonShell,输入以下代码: import tensorflow as tf # 获取图片数据 file = open('1.png', 'rb') data = file.read() file.close() # 图片处理 image = tf.image.decode_png(data, channels=4) image = tf.expand_dims(image, 0) # 添加到日志中

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

TensorBoard简介 Tensorflow发布包中提供了TensorBoard,用于展示Tensorflow任务在计算过程中的Graph.定量指标图以及附加数据.大致的效果如下所示, TensorBoard工作机制 TensorBoard 通过读取 TensorFlow 的事件文件来运行.TensorFlow 的事件文件包括了你会在 TensorFlow 运行中涉及到的主要数据.关于TensorBoard的详细介绍请参考TensorBoard:可视化学习.下面做个简单介绍. Tensorf

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

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() 3.