TF学习——TF之Tensorboard:Tensorflow之Tensorboard可视化简介、入门、使用方法之详细攻略(二)

简介: TF学习——TF之Tensorboard:Tensorflow之Tensorboard可视化简介、入门、使用方法之详细攻略

Tensorboard使用方法


1、首先生成logs文件夹及其文件


#采用tensorboard对model进行可视化:dos内输入 $ tensorboard --logdir= logs

merged = tf.summary.merge_all()

writer = tf.summary.FileWriter("logs", sess.graph)

sess.run(tf.global_variables_initializer())

image.png




2、网页端打开


执行的命令:tensorboard --logdir=logs

打开的网页:http://laptop-tvio85p6:6006/#scalars   或者  http:/127.0.0.1:6006    或者    http://localhost:6006


image.png





相关文章
|
TensorFlow 算法框架/工具
Tensorflow学习笔记(二):各种tf类型的函数用法集合
这篇文章总结了TensorFlow中各种函数的用法,包括创建张量、设备管理、数据类型转换、随机数生成等基础知识。
766 0
|
C# 开发者 前端开发
揭秘混合开发新趋势:Uno Platform携手Blazor,教你一步到位实现跨平台应用,代码复用不再是梦!
【8月更文挑战第31天】随着前端技术的发展,混合开发日益受到开发者青睐。本文详述了如何结合.NET生态下的两大框架——Uno Platform与Blazor,进行高效混合开发。Uno Platform基于WebAssembly和WebGL技术,支持跨平台应用构建;Blazor则让C#成为可能的前端开发语言,实现了客户端与服务器端逻辑共享。二者结合不仅提升了代码复用率与跨平台能力,还简化了项目维护并增强了Web应用性能。文中提供了从环境搭建到示例代码的具体步骤,并展示了如何创建一个简单的计数器应用,帮助读者快速上手混合开发。
612 0
|
机器学习/深度学习 TensorFlow 算法框架/工具
关于Tensorflow!目标检测预训练模型的迁移学习
这篇文章主要介绍了使用Tensorflow进行目标检测的迁移学习过程。关于使用Tensorflow进行目标检测模型训练的实战教程,涵盖了从数据准备到模型应用的全过程,特别适合对此领域感兴趣的开发者参考。
467 3
关于Tensorflow!目标检测预训练模型的迁移学习
|
机器学习/深度学习 数据可视化 TensorFlow
Python用线性回归和TensorFlow非线性概率神经网络不同激活函数分析可视化
Python用线性回归和TensorFlow非线性概率神经网络不同激活函数分析可视化
|
机器学习/深度学习 数据可视化 TensorFlow
Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化
Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化
|
机器学习/深度学习 数据可视化 TensorFlow
Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化2
Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化
|
机器学习/深度学习 数据可视化 TensorFlow
Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化1
Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
猫狗宠物识别系统Python+TensorFlow+人工智能+深度学习+卷积网络算法
宠物识别系统使用Python和TensorFlow搭建卷积神经网络,基于37种常见猫狗数据集训练高精度模型,并保存为h5格式。通过Django框架搭建Web平台,用户上传宠物图片即可识别其名称,提供便捷的宠物识别服务。
1542 55
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
TensorFlow,一款由谷歌开发的开源深度学习框架,详细讲解了使用 TensorFlow 构建深度学习模型的步骤
本文介绍了 TensorFlow,一款由谷歌开发的开源深度学习框架,详细讲解了使用 TensorFlow 构建深度学习模型的步骤,包括数据准备、模型定义、损失函数与优化器选择、模型训练与评估、模型保存与部署,并展示了构建全连接神经网络的具体示例。此外,还探讨了 TensorFlow 的高级特性,如自动微分、模型可视化和分布式训练,以及其在未来的发展前景。
1217 5
|
机器学习/深度学习 人工智能 TensorFlow
基于TensorFlow的深度学习模型训练与优化实战
基于TensorFlow的深度学习模型训练与优化实战
835 3

热门文章

最新文章