网络结构可视化之Tensorboard使用

tensorboard 自编码分类网络和vgg19 网络结构可视化 原文链接: tensorboard 自编码分类网络和vgg19 网络结构可视化 ... 阅读详情
说明
*此博文仅用作个人学习记录,在此先感谢博友的分享,帮助我解决了问题。

问题

我的问题是,无法使用tensorboard,错误有两个:

第一个是,运行Tensorboard 1.13.1 时报错:OSError:[Errno 22] Invalid argument

这位网友的解决方案很到位,可参考。

第二个是,关于TensorFlow中可视化包Tensorboard在浏览器中一直无法连接的问题

解决方案请参考。

以上,按照顺序,解决了两个问题之后,我的tensorboard也可以正常使用了。
至于tensorboard的使用和简单测试,建议参考这位网友的博客
神经网络一(用tensorflow搭建简单的神经网络并可视化)。

再次感谢网友们的无私分享。

PyTorch可视化工具-Tensorboard在线查看训练曲线、网络结构图等 在反向传播后面,添加#输出loss writer.add_scalar。在模型初始化下面,添加#输出模型结构 writer.add_graph。这里要注意,如果cuda可用,要转换成cuda类型,否则用cpu模型。刷新网页,就可以看到历史版本曲线,可以选择要显示的版本,就行对比分析。这里batch=100,下面图片显示100个28*28的小图拼接而成。在前前向传播前面,添加#输出图像 writer.add_image。将历史生成的log,分别放在不同的文件夹里,每个文件件放一个,如图。 阅读详情

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赫连达
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