Tensorboard可视化实现过程-简单记录

已于 2022-05-05 16:21:30 修改
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于 2022-05-05 16:18:41 首次发布
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版权

python tensorflow

需要注意的问题：

可参考：(8条消息) Tensorboard无法正常显示数据的解决方案_木头年糕的博客-优快云博客_tensorboard不显示

 打开网页报出上图所示的错误！

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问题解决：路径：可自己创建一个文件，将所需要运行的可视化文件复制进去，再输入以下代码：

我是放在了桌面，其他地方效果一样！

放进去！ 

tensorboard --logdir=C:\Users\lenovo\Desktop\run

F5刷新页面!

结果： 嘿嘿，成功了！

TensorBoard源码实现探究
Never-Giveup的博客
12-02 1903
学过一些python网络编程的知识，对socket编程，https协议，以及web框架（flask）有一定的了解，所以想探究一下，TensorFlow的可视化工具TensorBoard是怎么搭建web服务的。 查看TensorBoard源码，从两个源码文件入手，分别是： program.py 这里就是设置了一些开始web服务的参数，例如端口（port）：6006等 http_util.p...
Tensorflow代码学习-6-2CNN的tensorboard实现
LuckSugar
09-27 146
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04-17 1690
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tensorboard的简单实现
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12-01 188
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import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x_data = np.linspace(-1,1,300)[:,np.newaxis] print(x_data.shape) noise = np.random.normal(0,0.05,x_data.shape) y_data = np.sq...
PyTorch可视化 | 可视化网络结构 | 使用TensorBoard可视化训练过程
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08-22 3784
PyTorch可视化
tensorflow2.0之tensorboard可视化
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06-09 3033
本文主要介绍一下在tensorflow2.0下tensorboard可视化的操作。tensorboard可视化一般常用到两种模式，一种是在keras.fit下调用，领一种是在自定义循环下调用。下面分别简单介绍一下自己在学习过程中的总结。 在keras.fit下调用tensorboard（以下代码在Jupyter-Notebooks中运行） 我们用mnist手写数字识别数据集当来编译和训练网络 #首先导入模块 import tensorflow as tf import datetime #datetim
Keras特征图Tensorboard可视化
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11-07 9894
前言 之前在用Tensorflow框架的时候，对于特征图的可视化已经研究了一下。主要的思路其实就是将特征图展开铺平成一张大图。具体文章参考Tensorboard特征图可视化。 文章主要的函数就是将特征图沿着第四通道展开，然后将其拼接。最后的返回结果 all_concact 其实还是个四维的张量，第一维是 batch_size，最后一维是 1，中间两维则是大的特征图的尺寸。 def _concact...
TensorFlow代码示例：使用TensorBoard可视化训练过程
当 TensorFlow 模型在训练过程中记录信息时，这些日志文件会被生成，并在 TensorBoard 启动后被用来加载和展示训练过程的可视化信息。 综上所述，通过分析给定的文件压缩包内容，我们可以了解到 TensorBoard 的重要...
Chrome扩展tensorboard-empty-scalar-hider：隐藏TensorBoard空标量
在TensorBoard中，标量是用于记录单个值随时间变化的记录类型，例如模型训练过程中的损失函数值。这些标量数据通过图表的方式展现，帮助用户监控和比较不同实验的性能。窗格通常是指在TensorBoard中展示不同数据类型...
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chenguokai15的博客
08-13 1705
Pytorch环境配置Tensorboard对训练进行实时可视化 这里主要介绍一下自己踩过的坑。 我自己的pytorch版本： torchvision 0.6.1 pytorch 1.5.1 【GPU版本】 在该版本下，训练过程如果需要可视化，需要安装两个东西。推荐使用pip安装。 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorboardx pip i
使用tensorboard实时查看训练效果
shenmiren6x的博客
09-04 4085
tensorboard原属于tensorflow模块组件，后pytorch接入了tensorboard的api，只需在pytorch的环境中执行以下命令。安装的过程可能会有些缓慢，耐心等待或者更换国内镜像源进行下载。
深度学习——模型训练添加TensorBoard实时分析可视化训练过程
qq_40280673的博客
04-18 3704
TensorBoard是用于可视化和调试机器学习模型的工具。它可以帮助跟踪训练过程中的各种指标，例如损失值、准确率等，并查看模型的结构和参数分布。TensorBoard由Google开发，最初用于TensorFlow框架，现在也支持PyTorch。
利用tensorboard看实时算法结果对比（Autodl服务器和本地）
学习，学无止境
03-20 475
回到aotopanel页面，在tensorboard处即可查看。然后输入调用tensorboard指令。删除当前tensorboard进程。显示tensorboard进程。
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04-25 1864
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03-27 2059
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tensorboard & wandb
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06-04 410
在本地电脑显示远地服务器tensorboard可视化_tensorboard服务器在本地展示-优快云博客]会提示输入 API key（从 https://wandb.ai/authorize 获取）注意：tensorboard是默认30s刷新一次，而不是实时。visdom是完全实时的。例如下面，结果是生成一个x轴跨度为100的折线图，y轴坐标代表每一个epoch的mAP。打开浏览器，访问地址 localhost:8123/训练会记录在 wandb/ 文件夹中。通过xshell连接，参考。
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12-07 881
一. 本地访问服务器tensorboard1.进入服务器 2.进入环境 3.找到正在运行的代码日志logs所在目录的上一层目录 4.在服务器上启动tensorboard，logdir='logs所在的上一层目录' 5. 记录tensorboard打印的端口号，如6006 6.将服务器的6006端口重定向到自己机器上来 7.在本地浏览器访问127.0.0.1：8008
Pytorch Tensorboard可视化工具
weixin_43637851的博客
04-22 1282
Pytorch Tensorboard可视化工具
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