Tensorflow(r1.4)API--tf.summary.scalar

最新推荐文章于 2024-04-28 18:05:44 发布
翻译 最新推荐文章于 2024-04-28 18:05:44 发布 · 1w 阅读 · 3
文章标签：

#tensorflow

本文介绍了一个用于生成TensorBoard中展示的标量Summary的函数scalar。该函数接受指定名称的实数Tensor作为输入，并返回一个包含Summary protobuf的字符串类型标量张量。通过设置不同的参数，可以自定义Summary的显示效果。

scalar(name,tensor,collections=None,family=None)

函数参数

  • name:生成节点的名字，也会作为TensorBoard中的系列的名字。
  • tensor:包含一个值的实数Tensor。
  • collection：图的集合键值的可选列表。新的求和op被添加到这个集合中。缺省为[GraphKeys.SUMMARIES]
  • family:可选项；设置时用作求和标签名称的前缀，这影响着TensorBoard所显示的标签名。

函数简介

  • 返回值：一个字符串类型的标量张量，包含一个Summaryprotobuf
  • 返回错误：ValueErrortensor有错误的类型或shape。
  • 函数求出的Summary中有一个包含输入tensor的Tensor.proto
12、TensorFlow中tf.summary模块的使用及实验
stone的博客
07-14 79
本文详细介绍了TensorFlow中`tf.summary`模块的使用方法，包括标量、图像、文本、音频和直方图等数据的可视化，并通过两个实验展示了其实际应用。实验1利用`tf.summary.image` API可视化CIFAR-10数据集上训练模型的混淆矩阵结果，实验2则使用TensorBoard的HParams仪表盘进行超参数调优，分析不同超参数组合对模型性能的影响。文章旨在帮助读者更好地理解和运用`tf.summary`模块进行深度学习模型的开发与优化。
6、TensorFlow 升级与前馈神经网络入门
最新发布
code8的博客
11-04 7
本文介绍了如何将旧版本的 TensorFlow 0.x 代码升级至 1.x 及以上版本，包括使用 tf_upgrade.py 脚本进行自动化升级及其局限性，并提供了手动升级的关键函数对照表。同时，文章详细讲解了前馈神经网络（FFNN）的基本结构、工作原理、训练流程、应用场景及优缺点，辅以 mermaid 流程图直观展示升级路径与神经网络训练过程，适合初学者入门深度学习与 TensorFlow 编程。
Python—tf.summary.scalar()用法
liujinghua16的博客
10-18 2649
简单应用代码： import tensorflow.compat.v1 as tf tf.compat.v1.disable_eager_execution() #由于当前环境使用的是tensorflow 2，使用兼容版本1‘compat v1’之后使用placeholder会不兼容 #tf.placeholder() is not compatible with eager execution. #所以添加disable_eager_execution #https://blog.csdn.net/wei
tf.summary.scalar()简介与参数介绍
无深度不学习的博客
08-12 7232
tf.summary.scalar()用法 作用 主要用来显示标量的信息，一般在画loss，accuary时会用到这个函数。 其格式为： 下面展示一些 内联代码片。 // tf.summary.scalar()用法 tf.summary.scalar(name,tensor,collections=None,family=None) 主要参数 name，生成节点的名字 tensor，包含一个值的实数tensor collection，图的集合键值的可选列表。 family，可选项，设置时用作求和标签
tf.summary.scalar()和tf.summary.histogram
Maple__Boy
11-10 1160
用法: 1、tf.summary.scalar 用来显示标量信息，其格式为： tf.summary.scalar(tags, values, collections=None, name=None) 例如：tf.summary.scalar(‘mean’, mean) 一般在画loss,accuary时会用到这个函数。 2、tf.summary.histogram 用来显示直方图信息，其格式为： tf.summary.histogram(ta
Python编程之tf.summary.scalar()的用法
tian_jiangnan的博客
03-26 1万+
这个方法是添加变量到直方图中，但是不配合其他的方法，根本就显示不出来它的意义！ 以下代码如下： import tensorflow as tf # 定义两个变量 a = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[]) b = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[]) #添加变量进去 tf.summary.sc...
【Tensorflow】添加Summary Scalar
vcvycy的专栏
08-14 1935
import tensorflow as tf import sys import numpy as np def main(): #(1)定义网络模型 sess=tf.Session() x=tf.placeholder(tf.float32,shape=[None],name="input") y=tf.placeholder(tf.float32,sha...
《TensorFlow中tf.summary模块的使用及相关实验》
### 《TensorFlow中tf.summary模块的使用及相关实验》 在深度学习模型的开发和训练过程中，我们需要对各种数据进行可视化和监控，以便更好地理解模型的行为和性能。TensorFlow提供了`tf.summary`模块，它可以帮助...
机器学习实践—基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow2第二版—第10章 利用Keras搭建人工神经网络概述(Chapter 10. Introduction to Artifi
bigcindy的博客
07-06 1909
ANNs: artificial neural networks，人工神经网络，受人类大脑生物神经元的启发。 人工神经网络是深度学习的核心，其应用广泛、强大并且扩展性好。深度学习在很多IT公司都有布局，例如Google Images、Apple Siri、YouTube视频推荐、DeepMind AlphaGo等等。 0. 导入所需的库 import tensorflow as tf import matplotlib as mpl %matplotlib inline import matplot
用TensorFlow搭建神经网络
lynn_1900的博客
06-23 667
文章目录1 两种session会话创建方法2 变量3 placeholder4 用TensorBoard可视化神经网络 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf %matplotlib 1 两种session会话创建方法 matrix1 = tf.constant([[3,3]]) matrix2 = tf.constant([[2],[2]]) product = tf.matmul(m
TensorFlow Python API文档
08-23
英文版，很好的文档，点击可直接跳转相应API
【Tensorflow】Python编程之tf.summary.scalar()的用法
小苏打的学习博客
09-24 693
这个方法是添加变量到直方图中，但是不配合其他的方法，根本就显示不出来它的意义！ 以下代码如下： import tensorflow as tf # 定义两个变量 a = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[]) b = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[]) #添加变量进去 tf.summary.scalar('a', a) tf.summary.scalar('b', b) # 将所有summary全部保存到磁盘，以
Tensorflow(r1.4)API--tf.nn.conv2d详解
机器人视觉感知
12-11 766
(一)函数简介 conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on=True,data_format='NHWC',name=None) 1.参数： input:一个half或者float32类型的tensor,shape为4-D,[batches,filter_height,filter_width,in_channels],[训练时一组
第一阶段-入门详细图文讲解tensorflow1.4 API-tf.reshape
凡难事必作于细的博客
12-15 652
reshape( tensor,#旧的tensor shape,#新的tensor的shape name=None#操作名称 )tf.reshape是用来改变tensor的形状，生成一个新的tensor,看下面的例子。# tensor 't' is [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] # tensor 't' has shape [9] reshape(t
tf.summary.scalar使用方法
z2539329562的博客
11-18 2万+
import tensorflow as tf a = tf.placeholder(tf.float32, shape=[]) b = tf.constant(1, dtype=tf.int32) tf.summary.scalar("a", a) tf.summary.scalar("b", b) sess = tf.Session() init_op = tf.global_va...
tensorflow——tf.summary()
cherry1307的博客
03-07 576
tf.summary.scalar(name, tensor, collections=None, family=None) 参数 name:生成节点的名字，也会作为TensorBoard中的系列的名字。 tensor:包含一个值的实数Tensor。 collection：图的集合键值的可选列表。新的求和op被添加到这个集合中。缺省为[GraphKeys.SUMMARIES] family:可选项...
tf.summary用法总结
热门推荐
Jasminexjf的博客
09-22 2万+
转自 原博客 tensorboard 作为一款可视化神器，可以说是学习tensorflow时模型训练以及参数可视化的法宝。 而在训练过程中，主要用到了tf.summary()的各类方法，能够保存训练过程以及参数分布图并在tensorboard显示。 tf.summary有诸多函数： 1、tf.summary.scalar 用来显示标量信息，其格式为： tf.summary.scala...
TensorFlow常用乘法函数总结：tf.multiply()、*、tf.matmul()、@、tf.scalar_mul()、tf.tensordot()、tf.einsum()
qq_43629945的博客
04-28 3730
tf.multiply() 或 * 为元素对位相乘，即哈达玛积，要求两个矩阵shape一致，或其中一个维度为1。tf.matmul() 或 @ 为矩阵乘法，参与运算的是最后两维形成的矩阵，不支持矩阵-向量乘法或两个向量的点积。tf.scalar_mul() 为标量和张量相乘，即参数之一为标量。外积 tf.tensordot(a, b, axes=0)，点积 tf.tensordot(a, b, axes=1)，a和b都是一维向量。tf.einsum() 是通用函数模板，numpy和Pytorch有类似的用法
tensorflow编程: Math
JNing
10-02 3728
Arithmetic Operatorstf.add、tf.subtract、tf.multiply、tf.scalar_mul、tf.div、tf.divide、tf.truediv、tf.floordiv、tf.realdiv、tf.truncatediv、tf.floor_div、tf.truncatemod、tf.floormod、tf.mod、tf.cross# coding=utf-8i
tf.summary.scalar的作用
06-19
### TensorFlow `tf.summary.scalar` 的功能与用法 `tf.summary.scalar` 是 TensorFlow 中用于记录标量数据的工具，主要用于可视化训练过程中的标量信息，例如损失值（loss）、准确率（accuracy）等。通过将这些...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值