tensorflow之tensorboard op name与本地graph name之坑

最新推荐文章于 2023-04-01 16:30:51 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： tensorflow
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本文深入探讨了BERT模型的内部结构，特别关注其第一层注意力机制的重塑操作，为理解复杂预训练模型提供了一条清晰路径。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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带括号的，在本地graph的名称实际上是"bert/encoder/layer_0/attention/self/Reshape"

TensorFlow之TensorBoard可视化
qq_28286027的博客
09-05 909
前面的章节已经介绍了如何使用TensorFlow实现常用的神经网络结构。在将这些神经网络用于实际问题之前，需要先优化网络中的参数。这就是训练神经网络的过程。训练神经网络十分复杂，有时需要几天甚至几周的时间。为了更好地管理、调试和优化神经网络的训练过程，TensorFlow提供了一个可视化工具TensorBoard。TensorBoard可以有效地展示TensorFlow在运行过程中的计算图、各种...
Windows下安装TensorFlow，TensorBoard以及显示遇到的坑及解决方法
wxbluesun的博客
05-16 3656
Windows下安装TensorFlow的一些坑，一些解决方法 最近开始学习深度学习，开始先在Windows环境下安装TensorFlow，遇到一些问题，主要是版本冲突和一些小细节，记录一下，下次在新电脑装个GPU版的时候作为参考。 可以 这是首先安装的Anaconda及其版本，自带Python3.7，但是截至目前不支持TensorFlow，所以安装的3.5，这样就有很多新问题了。 前面直到运行都...
Tensorflow的可视化工具Tensorboard的使用——图（graph）的使用
wgj99991111的博客
11-18 7540
图（graph）对于理解tensorflow程序的结构十分重要，是tensorboard的重要组成部分，今天主要记录自己在学习图的使用过程中的一些心得。
深度学习：Tensorflow变量op和可视化TensorBoard
彭世瑜的博客
03-01 1950
变量op 变量也是一种op，是一种特殊的张量 能够进行存储持久化，它的值就是张量，默认被训练 变量op特点： 1、变量op能够持久化保存，普通张量op是不行的 2、当定义一个变量op的时候，一定要在会话中去运行初始化 3、name参数，在tensorboard显示名字，区分相同op 变量的创建 tf.Variable(initial_value=NOne, name=None, trainable...
TypeError: ＜tf.Tensor ‘model/attention_layer/Reshape:0‘ shape=(50, 1) dtype=float32＞ is out of scope
kewei chen
04-01 666
泄漏到了全局作用域中。这意味着，即使您无法从函数外部访问它，但在其他地方定义的代码可能会意外地使用它。为了解决这个问题，可以将变量定义为局部变量，或者将其作为函数返回值返回。但是，由于这个变量是在函数内部定义的，因此它只能在函数内部使用。如果您尝试在函数外部访问它，您将收到一个错误消息。这段代码是一个使用TensorFlow的Python函数。重新分配给一个新的形状，并且可以确保不会修改该层的权重。的新形状，并且不要修改该层的权重。这段代码中的问题是，在函数内部定义的变量。在函数内部，它还定义了一个名为。
用inception-v3进行迁移学习
一路向北
04-24 5992
接着上一篇文章，我们现在进行inception-v3的迁移学习，用原来的权重参数进行特征提取，在最后的瓶颈中添加一个分类层。在pool_3后面添加一个input，然后训练这些。其中数据集[python] view plain copy#!/usr/bin/env python3  # -*- coding: utf-8 -*-    import glob  import os.path  imp...
安装tensorboard中遇到的错误以及解决办法
孟孟单单的博客
11-01 3402
安装tensorboard中遇到的错误以及解决办法
TensorFlow与TensorBoard实战：可视化训练过程
"TensorBoard是TensorFlow中的一个可视化工具，它帮助开发者理解、调试和优化神经网络模型的训练过程。在TensorFlow中，我们通过在训练代码中添加特定的语句来记录模型的关键信息，然后使用TensorBoard进行可视化...
【TensorFlow 2.0 TensorBoard使用指南】：模型训练可视化，洞察模型性能
TensorBoard是TensorFlow 2.0中的可视化工具，用于展示模型训练过程及结果。本文首先介绍TensorBoard的安装配置，然后深入探讨其在TensorFlow 2.0中的基本使用，包括启动运行、可视化基础、监控训练过程等方面。接着...
TensorFlow入门第四课——TensorBoard可视化
加油
10-16 608
一、TensorBoard简介 训练神经网络十分复杂，有时需要几天甚至几周的时间。为了更好地管理、调试和优化神经网络的训练过程， TensorFlow 提供了 一个可视化工具 TensorBoard 。 TensorBoard 可以有效地展示 TensorFlow 在运行过程中的计算图、各种指标随着时间的变化趋势以及训练中使用到的图像等信息。 TensorBoard 是 TensorFlow 的可...
tensorboard使用常见错误
GJ_007的博客
02-20 1104
tensorboard使用常见错误 安装tensorboard,命令：conda install tensorboard 测试代码 from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter writer=SummaryWriter("logs") for i in range(100): writer.add_scalar("y=x",i,i) writer.close() 运行出错误 ModuleNotFoundError: No mod
[TensorFlow]理解Tensorboard Graph
王尧的技术博客
04-08 1万+
主旨在TensorFlow中每开发一个模型，都可以使用可视化调试工具TensorBoard得到这个session的Graph，这张图的结构和内容都不同于机器学习教材上介绍的典型神经网络结构图。本文试图通过代码实验理解Graph的含义，用以指导日常调试。代码和运行环境代码：https://github.com/wangyaobupt/TF_Graph singleNerualNode.py 运行环
TensorFlow官方教程学习 TensorFlow Mechanics 101
格物致知
11-24 1936
TensorFlow官方教程学习
Tensorflow一些常用基本概念与函数（2）
热门推荐
lenbow的博客
08-11 8万+
摘要：本文主要对tf的一些常用概念与方法进行描述。为‘Tensorflow一些常用基本概念与函数’系列之二。
tensorflow中graph、tensor、op和session等基本概念
weixin_43750626的博客
03-27 3512
tensor可以被简单的理解为多维数组，零阶表示标量、一阶表示向量、二阶表示二位数组。。。 但实际上，在tensorflow中，tensor本身不会存储具体数值，它只是对运算结果的引用，如： x1 = tf.constant(1.0, shape=[]) # 0D x2 = tf.constant(1.0, shape=[1]) # 1D x3 = tf.constant(1....
Tensorboard可视化中遇到的问题及解决
aachangs的博客
11-30 4267
1、没有生成log文件 这种情况下，请查看你的文件生成路径，如果路径没有问题，但就是找不到文件，这就应该看一下代码是否出了问题。 2、找到log文件但加载不了 1、首先应该看一下加载的路径，先确保到达的路径是正确的，不要使用如下这样的命令 tensorboard --logdir=D:\TestOfPython\TensorFlow\ 先切换到 TestOfPyth
tensorflow打印ckpt模型中所有op的name
Hyellice的博客
10-17 2119
"""打印ckpt模型中所有op的name""" import tensorflow as tf def freeze_graph_name(input_checkpoint): """ :param input_checkpoint: :return: """ saver = tf.train.import_meta_graph(input_check...
tensorflow2.0踩坑记录
最爱娜美注孤生的专栏
04-30 2954
个人其他链接 github blog tensorflow2.0设计理念 ref: https://blog.tensorflow.org/2019/01/what-are-symbolic-and-imperative-apis.html Symbolic (or Declarative) APIs Sequential APIs import tensorflow as tf mnist ...
学习tensorflow遇到的问题
qq_33772192的博客
03-03 1万+
1.tensorflow.python.framework.errors_impl.permissiondeniederror /path permission denied 问题的解决方式 在Linux环境中运行python程序时可能会出现上述问题，解决问题的办法就是将你的路径改为绝对路径，例如： ‘/path/to/MNIST_data/’ 改为： "/home/yangjy/path...
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