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tensorboard损失显示不了
daiqiuxia
2019-01-08 08:12:07
打开tensorboard的时候显示如下,该怎么解决啊
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tensorboard损失显示不了
打开tensorboard的时候显示如下,该怎么解决啊
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weixin_45372432
2019-07-07
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我解决了,edge不行,换成chrome浏览器就好了
用
TensorBoard
可视化PyTorch
要将PyTorch与
TensorBoard
结合起来,可以使用`
tensorboard
X`库,这是一个提供了与
TensorBoard
兼容的API的库,使得可以从PyTorch中记录数据并在
TensorBoard
中查看。不过,从PyTorch 1.1.0起,官方直接内置了对
TensorBoard
的支持,称为`torch.utils.
tensorboard
`。以下是一个简单的例子,说明如何使用PyTorch训练一个模型并使用
TensorBoard
记录日志: 首先,确保已经安装PyTorch和
TensorBoard
: pip install torch torchvision
tensorboard
接下来,运行本示例,将会记录
损失
和精度。 在这个脚本中,我们创建了一个简单的完全连接网络用于分类,并将训练过程中的
损失
和精度写入
TensorBoard
。要查看
TensorBoard
结果,保存并运行上面的脚本。然后,在终端中运行以下命令:
tensorboard
--logdir=runs 打开
显示
的URL,将能够看见
TensorBoard
的仪表盘,反映出模型训练过程中记录的数据。
(12)
tensorboard
文章目录1.介绍2.使用2.1
显示
程序的图,并用with tf.name_scope(‘name’)语句使图更简单易懂,下面程序作为例子2.2 查看运行时图的数据,权重、偏置、
损失
值、准确率等值在迭代过程中的
显示
2.3 分类过程可视化 1.介绍
TensorBoard
是Tensorflow自带的一个强大的可视化工具,也是一个web应用程序套件。在众多机器学习库中,Tensorflow是目前唯一自带可视化工具的库。它可以用来展示网络图、张量的指标变化、张量的分布情况等。特别是在训练网络的时候,我们可以设置不同的参数(比如:权重W、偏置B、卷积层数、全连接层数等),使用TensorBoader可
Spark+AI深度学习动手实践
《Spark大数据商业实战三部曲》第二版在人工智能领域的应用内容,包括深度学习动手实践:人工智能下的深度学习、深度学习数据预处理、单节点深度学习训练、分布式深度学习训练;Spark+PyTorch案例实战:PyTorch在Spark上的安装、使用PyTorch实战图像识别、PyTorch性能调优最佳实践;Spark+TensorFlow实战:TensorFlow在Spark上的安装、
TensorBoard
解密、SparkTensorFlow的数据转换;Spark上的深度学习内核解密:使用TensorFlow进行图片的分布式处理、数据模型源码剖析、逻辑节点源码剖析、构建索引源码剖析、深度学习下Spark作业源码剖析、性能调优最佳实践。
tensorboard
使用教程
最近跑程序,要监控
损失
变化情况,方便调试程序。发现
tensorboard
是个好工具,但一直没使用。本文是学习笔记主要用的是tf.summary,主要包括:1.tf.summary.histogram(生成Histogram和distribution),代码示例:2.tf.summary.scalar:主要用于记录诸如:准确率、
损失
和学习率等单个值的变化趋势。代码示例:3.tf.summary.image:作用:如果你的模型输入是图像,想检查每次输入的图像以保证正确性。iamges面板就可以
显示
出相应的输入图像,默认
显示
最新的输入图像。代码示例:其中参数max_outputs
pytorch绘制并
显示
loss曲线和acc曲线,LeNet5识别图像准确率
我用的是Anaconda3 ,用spyder编写pytorch的代码,在Anaconda3中新建了一个pytorch的虚拟环境(虚拟环境的名字就叫pytorch)。 以下内容仅供参考哦~~ 1.首先打开Anaconda Prompt,然后输入activate pytorch,进入pytorch. 2.输入pip install
tensorboard
X,安装完成后,输入python,用from
tensorboard
X import SummaryWriter检验是否安装成功。如下图所示: 3.安装完成之后,先给大家看一下我的文件夹,如下图: 假设用LeNet5框架识别图像的准确率,LeN
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