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我正在使用Tensorflow对象检测API来检测和定位图像中的一个类对象.为此,我使用了预先训练的faster_rcnn_resnet50_coco_2018_01_28模型. 在训练模型后,我想检测不足/过度拟合.我看到了训练损失,但在评估Tensorboard后仅显示了mAP和Precision指标,而没有损失. 是否也可以在Tensorboard上绘制验证损失? 解决方案
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我已经遵循 TensorFlow图层教程,使用TensorFlow的MNIST数字分类创建CNNtf.layers模块.现在,我正在尝试从 TensorBoard:可视化学习中学习如何使用TensorBoard.也许该教程最近没有更新,因为它说它的示例代码是对该教程及其链接的修改,但是代码却完全不同:它手动定义了单隐藏层的全连接网络. TensorBoard教程展示了如何通过在图层的权重张量上创
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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_coco 模型来训练自定义数据集.以下
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如何检测火炬中消失梯度的来源? 通过逐渐消失的梯度,我的意思是,即使对于有限的数据集,训练的损失也不会降至某个值以下. 我正在尝试训练一些网络,但是我遇到了以上问题,在该问题中,我什至无法使网络过度适应,但无法理解问题的根源. 我花了很长的时间对此进行谷歌搜索,只找到了防止过度拟合的方法,但是对于拟合不足或消失的梯度一无所知. 我确实发现了什么 Pytorch论坛讨论
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我已经开始了圣人工作: 来自sagemaker.tensorflow的 导入TensorFlowmytraining = TensorFlow(entry_point ='model.py',角色=角色,train_instance_count = 1,train_instance_type ='ml.p2.xlarge',framework_version ='2.0.0',py_versi
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我试图在我的本地计算机上使用tensorboard来读取S3上的tensorflow日志.一切正常,但是tensorboard不断向控制台抛出以下错误.根据这,原因是当Tensorflow s3客户端检查目录是否存在,因为s3无法检查目录是否存在,所以首先对其运行Stat.然后,它会检查是否存在具有该名称的密钥,并失败并显示错误消息. 虽然这可能是模型服务寻找更新模型的通缉行为,并且可以使用
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这个问题是关于TensorFlow(和TensorBoard)2.2rc3版本的,但是我在2.1中也遇到了同样的问题. 考虑以下奇怪的代码: from datetime import datetime import tensorflow as tf from tensorflow import keras inputs = keras.layers.Input(shape=(784
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我试图通过Tensroboard可视化CNN的迭代过程,但是浏览器始终陷入“命名空间层次结构中,查找相似的子图",然后崩溃! QAQ为什么会发生?我该如何解决? 陷在“命名空间层次结构中,找到相似的子图" 解决方案 使用: from tensorflow.keras.callbacks import TensorBoard 代替: from keras.call
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我使用张量板制作了一些日志文件,但是我无法访问它们. 使用 在命令提示符下 tensorboard或tensorboard --logdir=logs/ 出现以下错误:- C:\Users\User>tensorboard Traceback (most recent call last): File "C:\Users\User\Anaconda3\Scripts\te
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Tensorflow版本:1.11.0 我正在尝试将TensorBoard与Tensorflow keras模型一起用于投影仪的可视化. 我收到AttributeError:图层要素没有入站节点. 我不确定为什么在下面的简单代码中会出现此错误.我确实在Google上搜索了该错误,但是找不到正确的解决方案来修复它. from os import makedirs from os.path
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我目前正在使用Tensorboard,使用此 SO帖子概述的以下回调,如下所示. > from keras.callbacks import ModelCheckpoint CHECKPOINT_FILE_PATH = '/{}_checkpoint.h5'.format(MODEL_NAME) checkpoint = ModelCheckpoint(CHECKPOINT_FILE_PAT
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我添加了一个回调来降低学习速度: keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.5, patience=100, verbose=0, mode='auto',epsilon=0.00002, cooldown=20, min_lr=0)
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我已经在OS X Sierra上安装了带有Anaconda的TensorFlow.安装过程中我没有任何问题. 编写典型示例: import tensorflow as tf a = tf.constant(5, name="input_a") b = tf.constant(3, name="input_b") c = tf.mul(a, b, name="mul_c") d = tf.ad
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当我尝试从我的jupyter notebook启动tensorboard时,出现以下错误.我正在使用conda environment并使用特定于env的内核,因为tensorflow仅安装在我的环境中.我在做什么错了? 错误: %tensorboard --logdir logs ERROR: Failed to launch TensorBoard (exited with -6
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我正在使用Google Tensorboard,对直方图的含义感到困惑.我阅读了本教程,但对我来说似乎还不清楚.我真的很感激有人能帮我弄清楚Tensorboard直方图的每个轴的含义. TensorBoard中的样本直方图 解决方案 我早些时候遇到了这个问题,同时也在寻求有关如何在TensorBoard中解释直方图的信息.对我来说,答案来自绘制已知分布的实验. 因此,可以使用以下代码
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在TensorBoard中查看和理解标量值确实非常简单.但是,尚不清楚如何理解直方图. 例如,它们是我的网络权重的直方图. (由于sunside修复了错误之后) 解释这些的最佳方法是什么?第1层的权重看起来基本上是平坦的,这是什么意思? 我在此处添加了网络构建代码. X = tf.placeholder(tf.float32, [None, input_size], nam
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我需要可视化TensorFlow对象检测模型的结构.我正在尝试将Colab中的TensorBoard与下面的代码一起使用.当TensorBoard加载日志时,它会卡在“名称空间层次结构:查找相似的子图"步骤中. !pip install -U tensorflow import tensorflow as tf from tensorflow.python.client import s
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在Google Colab上训练TensorFlow模型时,是否可以使用TensorBoard? 解决方案 编辑:您可能想给官方 在%tensorboard魔法存在之前,标准方法 实现此目的是使用以下方式将网络流量代理到Colab VM ngrok .可以在此处. 这些是步骤(代码段代表colab中类型为“代码"的单元格): 使TensorBoard在后台运行. 灵感来自此
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我正在寻找一个张量板嵌入示例,例如虹膜数据,例如嵌入投影仪 http:// projector。 tensorflow.org/ 但不幸的是我找不到一个。在 https://www.tensorflow.org/how_tos/embedding_viz中,有关如何操作的一点信息/ 有人知道此功能的基本教程吗? 基本知识: 1)设置一个2D张量变量来保存您的嵌入内容。
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我已经训练了我的网络并产生了一些训练/验证损失,这些损失通过下面的代码示例保存(仅训练损失示例,验证完全等效): valid_summary_writer = tf.summary.create_file_writer(“ / path / to / logs /”) 与train_summary_writer.as_default(): tf.summary.scalar( “培训损失
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