打开tensorboard,得到图片

本文介绍如何使用TensorFlow创建计算图并利用TensorBoard进行可视化。通过示例代码展示如何定义张量、变量及操作节点,并将计算图输出到指定目录。最后通过TensorBoard查看计算图结构。

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

测试代码:

import tensorflow as tf

in1 = tf.constant([1.,2.],name='in1')
in2 = tf.Variable(tf.random_normal([2]),name='in2');
out = tf.add(in1,in2,name='add')
writer = tf.summary.FileWriter(r'D:\Users\Documents\tf',tf.get_default_graph())  
 writer.close()

writer.close()

第一步:找到生成的文件


运行代码后可以得到上面的文件

第二步:打开anaconda,找到tensorflow下的Open Terminal,打开命令行,输入命令tensorboard.exe --logdir=D:\Users\Documents\tf,就可以得到链接啦


第三步:在浏览器中输入上面的网址,可以得到结果



### 如何在YOLO训练过程中使用TensorBoard进行可视化 为了实现YOLO训练过程中的TensorBoard可视化,可以通过调整 `train.py` 的配置来启用 TensorBoard 日志记录功能。以下是具体方法: #### 配置 TensorBoard 支持 在 YOLO 训练脚本中(通常是 `train.py`),需要引入 TensorFlow 或 PyTorch 提供的 TensorBoard 功能支持。如果使用的框架是 Ultralytics YOLO,则可以直接通过命令行参数或配置文件开启 TensorBoard。 1. **安装依赖库** 确保已安装必要的 Python 库以支持 TensorBoard 可视化: ```bash pip install tensorboard pytorch-lightning ``` 2. **修改训练脚本** 如果未默认集成 TensorBoard,在训练脚本中需手动添加日志记录器。例如,在 PyTorch Lightning 中可以这样设置: ```python from pytorch_lightning.loggers import TensorBoardLogger logger = TensorBoardLogger("tb_logs", name="yolo_training") # 创建TensorBoard Logger trainer = pl.Trainer(logger=logger) # 将Logger传递给Trainer对象 ``` 3. **启动 TensorBoard** 使用以下命令启动 TensorBoard 并查看训练进度: ```bash tensorboard --logdir tb_logs/yolo_training/ ``` 打开浏览器访问地址 `http://localhost:6006/` 即可看到实时更新的日志图表[^1]。 #### 增强模型表现的数据处理技术 除了基础的 TensorBoard 设置外,还可以利用一些高级技巧进一步优化可视化的效果。比如结合 GDIP 模块或其他图像增强工具改善低质量输入数据的表现力[^2]。 - 对于夜间场景或者恶劣天气条件下的图片采集情况较差时,GDIP-YOLO 和 IA-SEG 这样的解决方案能够有效提高识别精度。 - 它们各自具备独特的前处理组件——前者适用于浓雾及昏暗光线条件下物体定位任务;后者专注于修复损坏严重的像素区域以便更好地完成语义解析工作。 #### 调整预测结果尺度还原逻辑 当涉及到多尺度测试或多视角变换策略时,务必注意最终输出坐标的重新映射步骤 `_descale_pred()` 方法的作用就是将经过缩放和平移后的边界框位置转换回原始分辨率坐标系内[^4]: ```python def _descale_pred(self, p, flips, scale, img_size): """De-scale predictions following augmented inference.""" if self.inplace: p[..., :4] /= scale ... ``` 此部分代码确保无论采用何种方式增强了样本多样性之后都能得到准确一致的结果表示形式。 ---
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