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我正在尝试绘制一个连续的图表来评估我的模型。 Tensorboard(v2.4.1)成功绘制了每一步的不同损失。 然而,它只绘制了评估的最后一步,我的评估曲线上只有一个点。 这是我的拉伸板视图: Tensorboard show only the last step's evaluation 我使用以下命令运行tensorboard:tensorboard --logdir=models/
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我正在遵循此Pytorch的Tensorboard文档。 我有以下代码: model = torchvision.models.resnet50(False) writer.add_graph(model) 它引发以下错误: _=model(*args)#不要捕获,只打印错误消息 TypeError:*之后的RESNET对象参数必须是可迭代的,而不是NoneType
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Tensorboard 应该像这样从命令行开始: tensorboard --logdir=path 我需要从代码中运行它.直到现在我都用这个: 导入操作系统os.system('tensorboard --logdir=' + 路径) 但是 tensorboard 没有启动,因为它没有包含在系统路径中.我在 Windows 上使用 PyCharm 和 virtualenv.我不想更改系统
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官方文档仅说明 >>>从 pytorch_lightning.metrics 导入 ConfusionMatrix>>>target = torch.tensor([1, 1, 0, 0])>>>preds = torch.tensor([0, 1, 0, 0])>>>confmat = ConfusionMatrix(num_classes=2)>>>confmat(预测,目标) 这并未
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我正在使用以下代码行使用张量板可视化 ANN 模型的梯度 tensorboard_callback = tf.compat.v1.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='./Graph', histogram_freq=1, write_graph = True, write_grads = True, write_images = False)tensorb
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在张量板中,我想在同一个图上叠加 2 个图(神经网络的训练和验证损失). 我可以看到 2 个单独的图,但看不到一个具有 2 条叠加曲线的图.否则,我会得到一个锯齿状的地块. 我该怎么办? 解决方案 可以在 Tensorboard 中叠加两个图.您必须同时满足以下两个条件: 创建两个单独的 tf.train.SummaryWriter 对象,使其输出到两个文件夹中.
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我正在自定义数据集(即车牌数据集)上训练 tensorflow 对象检测 API 模型.我的目标是使用 tensorflow lite 将此模型部署到边缘设备,因此我无法使用任何 RCNN 系列模型.因为,我无法将任何 RCNN 系列对象检测模型转换为 tensorflow lite 模型(这是 tensorflow 对象检测 API 的限制).我正在使用 ssd_mobilenet_v2_coc
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我正在为在本地模式下运行的 ml 引擎实验加载张量板并收到以下警告: “每次运行发现多个图形事件,或者有一个包含 graph_def 的元图,以及一个或多个图形事件.用最新的事件覆盖图形.W0825 19:26:12.435613 Reloader event_accumulator.py:311] 每次运行发现多个元图事件.用最新事件覆盖元图." 最初,我怀疑这是因为我没有清除我的 --lo
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我正在关注 google 云机器学习教程,但无法启动张量板 我已按照上述教程中的步骤(也使用 docker 容器设置我的环境),直到在终端中键入以下命令 tensorboard --logdir=data/--port=8080 终端输出以下提示的地方 在端口 8080 上启动 TensorBoard 29(您可以导航到 http://172.17.0.2:8080) 当我在浏览器中
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我正在使用 keras 并尝试使用张量板绘制日志.波纹管您可以找出我收到的错误以及我正在使用的软件包版本列表.我无法理解它给了我“顺序"对象没有属性“_get_distribution_strategy"的错误. 包装:凯拉斯 2.3.1Keras-应用程序 1.0.8Keras-预处理 1.1.0张量板 2.1.0张量流 2.1.0张量流估计器 2.1.0 模型: model =
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我为 MNIST db 编写了以下简单的 MLP 网络. from __future__ import print_function进口keras从 keras.datasets 导入 mnist从 keras.models 导入顺序从 keras.layers 导入 Dense,Dropout从 keras 导入回调批量大小 = 100num_classes = 10时代 = 20tb = c
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所以我在 keras 中使用了张量板.在 tensorflow 中,可以对训练和验证标量使用两个不同的摘要编写器,以便 tensorboard 可以将它们绘制在同一图中.类似于 中的数字 TensorBoard - 在相同的图表? 有没有办法在 keras 中做到这一点? 谢谢. 解决方案 要使用单独的编写器处理验证日志,您可以编写一个自定义回调来环绕原始 TensorBo
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我想跟踪张量板上的梯度.但是,由于会话运行语句不再是一回事,并且 tf.keras.callbacks.TensorBoard 的 write_grads 参数被弃用,我想了解如何在使用 Keras 或 tensorflow 2.0 进行训练期间跟踪梯度. 我目前的方法是为此目的创建一个新的回调类,但没有成功.也许其他人知道如何完成这种高级的东西. 为测试创建的代码如下所示,但会在与将
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我想监视例如.在 Keras 的进度条和 Tensorboard 中训练期间的学习率.我认为必须有一种方法可以指定记录哪些变量,但 Keras 网站 上没有立即澄清此问题. 我想这与创建自定义 Callback 函数有关,但是,应该可以修改已经存在的进度条回调,不是吗? 解决方案 可以通过自定义指标来实现.以学习率为例: def get_lr_metric(优化器):def lr(
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我用 Keras 构建了一个神经网络.我会通过 Tensorboard 可视化它的数据,因此我使用了: keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='/Graph', histogram_freq=0,write_graph=True,write_images=True) 如 keras.io 中所述.当我运行回调时,我得到 ,但我的文件夹“Graph"中没有任何文
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我有一个 TensorFlow 模型,该模型的一部分用于评估准确性.accuracy 只是张量流图中的另一个节点,它接收 logits 和 labels. 当我想绘制训练精度时,这很简单:我有类似的东西: tf.scalar_summary("训练准确率",accuracy)tf.scalar_summary("SomethingElse", foo)summary_op = tf.mer
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我正在尝试在 Google Cloud 上的 Docker 上显示来自 TensorFlow 的 TensorBoard. http://tensorflow.org/how_tos/summaries_and_tensorboard/index.md tensorboard --logdir ./ 我在 Google Cloud 上运行了 Apache(它可能在我的第一个容器“
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我想在张量板中有一个混淆矩阵的视觉效果.为此,我正在修改 Tensorflow Slim 的评估示例:https://github.com/tensorflow/models/blob/master/slim/eval_image_classifier.py 在此示例代码中,Accuracy 已提供,但无法直接添加“混淆矩阵"指标,因为它不是流式传输. 流式指标和非流式指标有什么区别?
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我是 Tensorflow 的新手,将从我正在做的事情的一些可视化中受益匪浅.我知道 Tensorboard 是一个有用的可视化工具,但我如何在我的远程 Ubuntu 机器上运行它? 解决方案 为了避免使远程服务器接受本地外部 IP 的问题,我采取了以下措施: 当我ssh进入机器时,我使用选项-L将远程服务器的端口6006转入端口16006我的机器(例如):ssh -L 16006:
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我正在使用带有 Tensorflow 后端的 Keras.我的工作涉及在我的数据集上比较多个模型(如 Inception、VGG、Resnet 等)的性能.我想在一张图中绘制多个模型的训练精度.我正在尝试在 Tensorboard 中执行此操作,但它不起作用. 有没有办法使用 Tensorboard 在一个图中绘制多个图形,或者有其他方法可以做到这一点? 谢谢 解决方案 如果您
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