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
|
3月前
|
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。
84 0
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 TensorFlow
深度学习入门:使用Python和TensorFlow构建你的第一个神经网络
【8月更文挑战第31天】 本文是一篇面向初学者的深度学习指南,旨在通过简洁明了的语言引导读者了解并实现他们的第一个神经网络。我们将一起探索深度学习的基本概念,并逐步构建一个能够识别手写数字的简单模型。文章将展示如何使用Python语言和TensorFlow框架来训练我们的网络,并通过直观的例子使抽象的概念具体化。无论你是编程新手还是深度学习领域的新兵,这篇文章都将成为你探索这个激动人心领域的垫脚石。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
【人工智能】TensorFlow简介,应用场景,使用方法以及项目实践及案例分析,附带源代码
TensorFlow是由Google Brain团队开发的开源机器学习库,广泛用于各种复杂的数学计算,特别是涉及深度学习的计算。它提供了丰富的工具和资源,用于构建和训练机器学习模型。TensorFlow的核心是计算图(Computation Graph),这是一种用于表示计算流程的图结构,由节点(代表操作)和边(代表数据流)组成。
74 0
|
6月前
|
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。
75 3
关于Tensorflow!目标检测预训练模型的迁移学习
|
6月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 TensorFlow
使用TensorFlow进行深度学习入门
【5月更文挑战第18天】本文介绍了TensorFlow深度学习入门,包括TensorFlow的概述和一个简单的CNN手写数字识别例子。TensorFlow是由谷歌开发的开源机器学习框架,以其灵活性、可扩展性和高效性著称。文中展示了如何安装TensorFlow,加载MNIST数据集,构建并编译CNN模型,以及训练和评估模型。此外,还提供了预测及可视化结果的代码示例。
|
5月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
TensorFlow 的基本原理和使用方法
TensorFlow 的基本原理和使用方法
|
6月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
使用TensorFlow进行深度学习入门
【5月更文挑战第11天】本文引导读者入门TensorFlow深度学习,介绍TensorFlow——Google的开源机器学习框架,用于处理各种机器学习问题。内容包括TensorFlow安装(使用pip)、核心概念(张量、计算图和会话)以及构建和训练简单线性回归模型的示例。通过这个例子,读者可掌握TensorFlow的基本操作,包括定义模型、损失函数、优化器以及运行会话。
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于Python深度学习的【垃圾识别系统】实现~TensorFlow+人工智能+算法网络
垃圾识别分类系统。本系统采用Python作为主要编程语言,通过收集了5种常见的垃圾数据集('塑料', '玻璃', '纸张', '纸板', '金属'),然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过对图像数据集进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的模型文件。然后使用Django搭建Web网页端可视化操作界面,实现用户在网页端上传一张垃圾图片识别其名称。
26 0
基于Python深度学习的【垃圾识别系统】实现~TensorFlow+人工智能+算法网络
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【手写数字识别】Python+深度学习+机器学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
手写数字识别系统,使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Flask框架,开发网页端操作平台,实现用户上传一张图片识别其名称。
21 0
【手写数字识别】Python+深度学习+机器学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于深度学习的【蔬菜识别】系统实现~Python+人工智能+TensorFlow+算法模型
蔬菜识别系统,本系统使用Python作为主要编程语言,通过收集了8种常见的蔬菜图像数据集('土豆', '大白菜', '大葱', '莲藕', '菠菜', '西红柿', '韭菜', '黄瓜'),然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过多轮迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件。在使用Django开发web网页端操作界面,实现用户上传一张蔬菜图片识别其名称。
25 0
基于深度学习的【蔬菜识别】系统实现~Python+人工智能+TensorFlow+算法模型