tensorboard--曲线图颜色深浅两条线

最新推荐文章于 2025-03-10 16:15:10 发布
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分类专栏： 代码记录 文章标签： 计算机视觉 pytorch 深度学习
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在使用TensorBoard过程中，发现曲线平滑度调整对数据可视化效果的影响。默认平滑度为0.6，通过调节这一参数，可以改变显示曲线的光滑程度。实际未平滑的曲线颜色较浅，而经过平滑处理的曲线颜色更深，更符合视觉审美。

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

用了用tensorboard，看到左边有一个平滑度数选择，默认是0.6，就调了下，曲线就发生变化了，原来颜色浅的才是真实曲线，但真实曲线往往不好看，所以加入了平滑产生了颜色深的线

tensorboard使用：仅保留平滑曲线 & 更改默认图线颜色
Jeniclala的博客
03-18 4738
打开tensorboard里面有自己生成的各种曲线图 此时注意勾选show data download links 点击下载 下载SVG文件 使用VSCode打开SVG文件 在path后这里更换颜色 将某个path全部删除，则该曲线也消失 更改后如图所示 ...
两张简洁曲线PPT背景图片
07-16
【标题】：“两张简洁曲线PPT背景图片” 在制作PPT时，选择合适的背景图片能够极大地提升演示文稿的专业性和视觉吸引力。标题所提到的“两张简洁曲线PPT背景图片”正是为此目的而设计的资源。这两张背景图片采用了...
Tensorboard
乐观的摸摸头的博客
08-23 435
一.问题汇总 1.tensorboard标量图中的鬼线 Tensorflow中标量汇总图的图像，绘制了两条橙色线。根据图例，一个对应于实际值（幻影线），另一个对应于平滑值（主线）。 平滑是随时间（x轴），不超过每个迭代多个值。当损失可能非常不稳定时，这会产生更一致的曲线。如果您想要查看每个时间步骤的实际损失值，请关闭平滑滑块。 2.tensorboard无法显示的...
训练和验证损失以及使用 TensorBoard 来查看 loss 曲线
最新发布
一杯水果茶！足矣~
03-10 1755
训练和验证损失以及使用 TensorBoard 来查看 loss 曲线
Pytorch里用tensorboard将两条曲线画在一张图里面(报错:NotImplementedError: Got ＜class ‘dict‘＞, but numpy array, torch)
X131644的博客
05-19 4816
上代码 from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter writer=SummaryWriter("log2") for i in range(100): writer.add_scalars('haha', {'Train':i*i*3+0.5}, i) writer.add_scalars('haha', {'Test': i*i}, i) writer.close() #############################
python实现同时显示两条曲线_tensorboard实现同时显示训练曲线和测试曲线
weixin_39800331的博客
12-04 1727
在做网络训练实验时，有时需要同时将训练曲线和测试曲线一起显示，便于观察网络训练效果。经过很多次踩坑后，终于解决了。具体的方法是：设置两个writer，一个用于写训练的数据，一个用于写测试数据，并且这两个writer分别存在train和test路径中，注意测试的writer不能加sess.graph如下代码所示。...train_log_dir = 'logs/train/'test_log_dir...
tensorboard展示不同运行的曲线结果
duoyasong5907的博客
09-23 756
来到tensorboard的执行目录logdir，可以看到下面有三个events文件，说明每个文件来自一次运行，有三次运行。有时候，曲线图会展示多条曲线，以至于我们想分辨哪条线来自哪次训练都做不到了。这时候看到不同的颜色了，且可以勾选只显示某次运行。忽略图中没有粉色曲线的问题，因为0923这次运行没有跑完一个epoch。设置smoothing-0后，可以清晰看见有两条线。(第三次运行没有跑完一个epoch，所以没显示折线)smoothing可以在页面找到设置按钮，呼出设置侧边栏。
tensorboard 的可视化 同得到train和validation的loss曲线
jiachen0212的博客
10-16 1万+
效果图如上，精髓在于：    summary_writer_train = tf.summary.FileWriter(FLAGS.logs_dir + '/train', sess.graph)   summary_writer_val = tf.summary.FileWriter(FLAGS.logs_dir + '/val') #这里不需要再加入graph. 第二行末尾不需要加s
行业资料-交通装置-一种同色不同深浅的纱线的制备方法.zip
09-03
行业资料-交通装置-一种同色不同深浅的纱线的制备方法.zip
matlab曲线的颜色代码-focal_adhesions:粘着斑图像分析软件
05-23
3. 热图或密度图：软件可能利用颜色来表示强度或密度，颜色深浅代表值的大小。 "系统开源"标签提示我们，该软件的源代码是公开的，这意味着用户可以查看和修改代码，以适应特定的研究需求。对于开发者而言，理解...
matlab曲线的颜色代码-MLRL_re-id:身份证
05-23
如果需要同时画多条曲线，可以使用不同颜色代码或名称进行区分，如`plot(x1, y1, 'b', x2, y2, 'g')`。 3. **颜色循环**: 如果在绘图时没有指定颜色，MATLAB会自动使用一种颜色循环，依次使用预设的颜色。这对于画...
蓝色曲线幻灯片背景图片免费下载
07-16
尽管这些图片可以直接作为幻灯片背景，但用户也可以使用图像编辑软件（如Photoshop或在线工具）进行进一步的调整，如改变颜色深浅、添加透明度等，以适应特定的演示需求。 8. **版权问题**： 在使用免费下载的...
改变tensorboard绘制的曲线颜色、根据event文件来查看tensorboard曲线！
MasterCayman的博客
12-20 5726
Tensorboard本身无法根据自己的意愿修改显示曲线的颜色。但是，发现可以下载并修改SVG文件，可以根据自己的意愿改变颜色。 1. 勾选 Show data download links. 2. Dowload Current Chart as SVG，文件用文本编辑器打开，这里我用的是notepad++. 3. 修改tensorboard曲线颜色 windows下的画图工具，找到自己想要颜色的RGB值。 离曲线数据最近的(R,G,B)为曲线的颜色，如下图所示。 另外还...
深度学习——TensorBoard自定义修改单条及多条曲线颜色（详细图文教程）
qq_40280673的博客
02-23 3906
在深度学习可视化训练过程中，曲线颜色是随机的，想要将好看的曲线颜色图放到论文中，就得自定义曲线颜色，具体方法见下文。
利用tensorboard显示多种模型的图像
孟孟单单的博客
05-09 1173
目录1. 题目想实现的效果2. 实现步骤 1. 题目想实现的效果 图中显示了红色、粉色这两种颜色的线条。 图片来源：手把手带你Yolov5 (v6.1)添加注意力机制（并附上30多种顶会Attention原理图） 大佬的回答： 两种线条：指定tensorboard的路径就可以同时显示两种模型的图像；粉色的是加入SE层后的。 2. 实现步骤 （不过我还没做过的，做不来，这里只是先存个档） 检索的关键词：tensorboard同时绘制多条曲线 参考链接： tensorboard同时显示训练曲线和测试曲线
tensorboard用一张图显示多条线
12-07 2494
先上代码 tensorboard 一张图显示多条线 要点： 每条线一个单独的文件夹；每条线一个单独的writer；表格名必须相同
【TensorFlow | TensorBoard】理解 TensorBoard
热门推荐
Alan Lee
08-20 4万+
TensorBoard 是用于可视化 TensorFlow 模型的训练过程的工具（the flow of tensors），在你安装 TensorFlow 的时候就已经安装了 TensorBoard。我在前面的 【TensorFlow】TensorFlow 的卷积神经网络 CNN - TensorBoard版 和 【Python | TensorBoard】用 PCA 可视化 MNIST 手写数字识
Tensorboard—使用keras结合Tensorboard可视化
满腹的小不甘
08-27 2932
1. keras如何使用tensorboard keras使用tensorboard是通过回调函数来实现的，关于什么是keras的“回调函数”，这里就不再赘述了，所以Tensorboard也是定义在keras.callbacks模块中的，通过构造一个Tensorboard类的对象，然后在训练的时候在fit里面指定callbacks参数即可，keras使用的一般格式为： # 构...
使用tensorboard进行loss可视化
m0_37412775的博客
06-24 1226
共分为4步骤1、以管理员身份运行anaconda promt或者在终端激活tensorboard所在的环境，如下图：2、cd到可视化的数据（event文件）所在的盘，如下图：3、在anaconda promt或终端输入tensorboard.exe --logdir=path，path为可视化数据所在的文件夹，不用加引号。【注：所在文件夹！】4、稍等，anaconda promt或终端会给出一个网址http://localhost:6006/，直接复制到浏览器里即可。...
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