TensorBoard-可视化简单例子

Tensorboard的可视化过程例子代码 Tensorflow的可视化工具Tensorboard的初步使用详解 详细内容参考:https://www.jb51.net/article/134956.htm 当使用Tensorflow训练大量深层的神经网络时,我们希望去跟踪神经网络的整个训练过程中的信息,比如迭代的过程中每一层参数是如何变化与分布的,比如每次循环参数更新后模型在测试集与训练集上的准确率是如何的,比如损失值的变化情况,等等。如果能在训练的过程中将一些信息加以记录并可视化得表现出来,是不是对我们探索模型有更深的帮助与理解呢? Tens 阅读详情
一、代码例子
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Apr 18 18:50:24 2017

@author: YDD
"""
'''
生成一个文件,保存在‘logs/’文件里面(此处我的logs为:G:\Spyder_文件集\logs)
然后在命令行终端(cmd)中运行该文件(tensorboard --logdi='logs/')回车,拷贝网址(http://169.254.61.28:6006),选择GRAPH,即可显示
'''
import tensorflow as tf
#import numpy as np
#import matplotlib.pyplot as plt

sess = tf.Session()

def add_layer(inputs, in_size,out_size,activation_function=None):
    with tf.name_scope('layer'):
        with tf.name_scope('weights'):
224G PAM-4 通道的 PCB 和封装设计 该行业正在努力实现层厚非常低的 sub-Dk = 3 材料,以及更先进的加工,这将使封装和 PCB 中的透射电镜截止值更高。当回波损耗占主导地位时,我们基本上需要去除沿互连产生阻抗失配的任何元件,就像上面描述的更光滑的铜和更低的 Dk 值一样。第二个影响是传输线阻抗匹配在 56 GHz 范围内的非常高的频率下非常困难的主要原因之一,另一个因素是 Tx 或 Rx 封装/缓冲器中的寄生效应。由于 PCB 和封装中的长度刻度,这是 BGA 上的焊盘、过孔和球等小结构开始在输入阻抗中产生明显偏差的频率范围。 阅读详情

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ErQiu蛋
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