tensorboard

于 2017-10-10 16:57:57 发布
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分类专栏： Machine Learning

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zihulidejia的专栏
05-07 1720
http://hi3ms.huawei.com/hi/group/7171 http://ftp.redhat.com/pub/redhat/linux/enterprise/6Server/en/os/SRPMS/ http://swl.mes.edu.cu/SLES_11_SP2/CD2/suse/src/ http://gcc.parentingamerica.com/releases
tensorboard离线安装的所有依赖包！
03-20
Tensorboard是TensorFlow框架的重要组成部分，它提供了一个可视化的界面，用于展示和监控机器学习模型的训练过程，如损失函数的变化、精度提升、梯度信息等。在离线环境中安装Tensorboard，通常是因为网络受限或者...
机器学习小试（3）Tensorboard 可视化初步
丁劲犇技术发布空间
07-06 4607
上文里，我们做了一个网络，用于分类平面内的三类散点。这个网络的结构很清晰，但怎么可视化呢？根据教程中的指示，开始试试Tensorboard (TB). 由理论学习，知道了神经网络最重要的就是训练技术，也就是梯度的反向加权传导的推导。 由编程实践，发现TS竟然不用写偏导数计算这个步骤，于是思考为什么？由这篇博客，通过可视化验证了猜测：偏导数梯度计算，TS已经自动搞定啦！...
tensorboard数据导出
06-16
Tensorboard是TensorFlow框架中的一个可视化工具，它可以帮助开发者监控和理解神经网络的训练过程，包括损失(loss)、精度(accuracy)、学习率(learning rate)等关键指标。在深度学习项目中，通过Tensorboard可以直观...
支持TensorBoard 浏览器界面图片一键下载插件（chrome浏览器插件离线版）
08-01
### 使 TensorBoard 的运行颜色持久化，并支持批量下载在搜索面板中选择的运行数据 #### **2.0.0 中的新功能 - 批量下载** 您是否很难从 TensorBoard 手动过滤和下载实验试验数据？从现在开始您不需要这样做了！...
jupyter_tensorboard：在Jupyter Notebook中启动Tensorboard
02-03
`jupyter_tensorboard` 是一个非常实用的工具，它允许你在Jupyter Notebook环境中直接集成Tensorboard，使得数据科学家和机器学习工程师能够在交互式的环境中监控和分析他们的深度学习模型训练过程。这个插件极大地...
jupyterlab_tensorboard:Jupyterlab的Tensorboard扩展
05-09
用于tensorboard的JupyterLab扩展。 注意：该项目只是jupyterlab上tensorboard的前端扩展。 它使用项目作为tensorboard后端。 特别感谢 感谢和他出色的工作，为jupyter笔记本创建 。 先决条件 JupyterLab 安装 ...
chromedriver-linux64-141.0.7361.0(Canary).zip
08-17
chromedriver-linux64-141.0.7361.0(Canary).zip
root-mlp-6.30.08-1.el8.tar.gz
08-17
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
rizin-common-0.7.4-5.el8.tar.gz
08-17
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
STM32F4 DAC应用示例代码
08-17
STM32F4 DAC应用示例代码
基于Swift开发的二维码多功能处理工具_支持二维码生成_扫描识别_相册选择_多码同时识别_自定义样式_Logo嵌入_高精度识别_适用于iOS应用开发_包含完整API接口_提供Co.zip
08-17
基于Swift开发的二维码多功能处理工具_支持二维码生成_扫描识别_相册选择_多码同时识别_自定义样式_Logo嵌入_高精度识别_适用于iOS应用开发_包含完整API接口_提供Co.zip
（39页PPT）智慧农业系统设计.pptx
08-17
（39页PPT）智慧农业系统设计.pptx
【自动驾驶领域】基于事件触发扩展状态观测器的非线性车辆队列分布式控制：稳定性分析与仿真验证（含详细代码及解释）
08-17
内容概要：本文档详细介绍了基于事件触发扩展状态观测器(ESO)的分布式非线性车辆队列控制系统的实现。该系统由N+1辆车组成（1个领头车和N个跟随车），每辆车具有非线性动力学模型，考虑了空气阻力、滚动阻力等非线性因素及参数不确定性和外部扰动。通过事件触发ESO估计总扰动，基于动态面控制方法设计分布式控制律，并引入事件触发机制以减少通信和计算负担。系统还包含仿真主循环、结果可视化等功能模块。该实现严格遵循论文所述方法，验证了观测误差有界性、间距误差收敛性等核心结论。 适合人群：具备一定编程基础，对非线性系统控制、事件触发机制、扩展状态观测器等有一定了解的研发人员和研究人员。 使用场景及目标：①研究分布式非线性车辆队列控制系统的理论与实现；②理解事件触发机制如何减少通信和计算负担；③掌握扩展状态观测器在非线性系统中的应用；④学习动态面控制方法的设计与实现。 其他说明：本文档不仅提供了详细的代码实现，还对每个模块进行了深入解析，包括非线性建模优势、ESO核心优势、动态面控制与传统反步法对比、事件触发机制优化等方面。此外，文档还实现了论文中的稳定性分析，通过数值仿真验证了论文的核心结论，确保了系统的稳定性和有效性。建议读者在学习过程中结合代码进行实践，并关注各个模块之间的联系与相互作用。
redis-devel-5.0.3-5.module_el8.4.0+955+7126e393.tar.gz
08-17
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
java基于Hadoop的健康饮食推荐系统源代码（springboot+mysql+说明文档）计算机毕业设计源码.zip
08-17
完整前后端源码，部署后可正常运行！ 环境说明 开发语言：Java后端 框架：springboot，mybatis JDK版本：JDK1.8+ 数据库：mysql 5.7+ 数据库工具：Navicat11+ 开发软件：eclipse/idea Maven包：Maven3.3+
C语言面试题汇总：涵盖数据结构、算法及编程技巧
最新发布
08-17
内容概要：本文档《c预约面试大全.pdf》汇集了大量C语言及其相关领域的面试问题与解答，涵盖了从基础概念到高级技巧的广泛知识点。主要内容包括但不限于：C语言的基础语法（如static关键字的作用、指针与引用的区别）、数据结构（如平衡二叉树、链表操作）、算法（如冒泡排序的时间复杂度）、计算机网络（如TCP/IP协议栈）、操作系统（如进程和线程的区别）、内存管理（如堆栈差异）等方面。此外，还涉及了一些较为复杂的主题，例如位域的应用、编译原理中的预编译概念、以及针对特定问题的编程实现（如寻找数组中的重复数字、实现约瑟夫环问题等）。每个问题都配有详细的解释或代码示例，旨在帮助求职者全面准备C语言相关的技术面试。 适合人群：正在准备C语言及相关领域（如嵌入式开发、系统编程）工作的求职者，尤其是有一定编程基础但缺乏实战经验的技术人员。 使用场景及目标：①帮助读者深入理解C语言的核心概念和技术细节；②通过实际案例分析提升解决复杂问题的能力；③为参加各类技术面试做好充分的知识储备和心理准备。 其他说明：此文档不仅包含了理论知识，还提供了大量实战练习的机会，鼓励读者动手实践，从而更好地掌握所学内容。同时，文档中的问题难度逐步递增，适合不同层次的学习者按需选择。由于C语言是许多高级编程语言的基础，因此这份资料对于想要深入学习计算机科学的学生也非常有价值。
zynq裸机程序开发之在线烧写flash
08-17
读取emmc中的bin升级文件以qspi方式烧写到flash中
西南财经大学天府学院机器学习专业方向介绍
08-17
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/ef0aed44bcd9 西南财经大学天府学院机器学习专业方向介绍（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
TensorBoard
06-14
我们正在讨论如何使用TensorBoard来可视化PyTorch训练过程中的epoch和loss数据。根据引用内容，TensorBoard是一个强大的可视化工具，可以帮助我们跟踪和可视化训练过程中的各种指标，包括损失(loss)随训练轮次(epoch...
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