# 导入库 from keras.callbacks import TensorBoard # 创建tensorboard对象， 结果保存在logs目录下 tensorboard = TensorBoard...validation_data=validation_generator, validation_steps=200 // BATCH_SIZE, callbacks=[tensorboard...] ) 在浏览器中展示数据 tensorboard --logdir=logs
【小土堆】时记录的 Jupyter 笔记，部分截图来自视频中的课件。...| | Examples:: | | from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter |...logs 的文件夹，文件夹内文件如下： image-20220328152647230.png 然后需要在终端启动tensorboard，使用如下命令： tensorboard --logdir=...-20220328152230975.png 需要注意的是，使用add_scalar方法，如果图片的标题(tag)相同的话，数据是累加上去的，而不是覆盖，如果需要重新绘图就要删掉log文件，重新运行。...下面演示在tensorboard中添加图片，与添加标量不同的是，添加的图片必须是tensor类型或者numpy类型，并且还要指定数据每一维度的意义（长、宽、通道） import numpy as np
听说pytorch代码中可以插入tensorboard代码，第一反应是居然可以这么玩。。 网络上PyTorch中使用tensorboard的方法有很多。...但毕竟tensorboard不是PyTorch框架原生自带的，因此大多方法都只能支持部分功能。经过孙大佬的推荐，觉得使用tensorboardX应该是目前已知的最好方法了。...install tensorboardX 调用方法 首先要import tensorboardX： from tensorboardX import SummaryWriter 直接往接口喂pytorch形式的tensor...---- [1] tensorboardX开源项目：lanpa/tensorboard-pytorch
tensorflow笔记（三）之 tensorboard的使用 版权声明：本文为博主原创文章，转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7429344....html 前言 这篇博客将介绍tensorflow当中一个非常有用的可视化工具tensorboard的使用，它将对我们分析训练效果，理解训练框架和优化算法有很大的帮助。...中显示的网址打不开的朋友们, 请使用 http://localhost:6006 （如果这个没有成功，我之前没有安装tensorboard，也出现链接，但那个链接点开什么都没有，所以还有一种可能就是你没有安装...tensorboard，使用pip install tensorboard安装tensorboard，python3用pip3 install tensorboard） 具体运行过程如下（中间的警告请忽略...，两者差不多，使用方式可以参考上面代码，一般是第一项字符命名，第二项就是要记录的变量了，最后用tf.summary.merge_all对所有训练图进行合并打包，最后必须用sess.run一下打包的图，并添加相应的记录
在本文中，我们将介绍超参数优化，然后使用TensorBoard显示超参数优化的结果。 深度神经网络的超参数是什么?...为了在TensorBoard中可视化模型的超参数并进行调优，我们将使用网格搜索技术，其中我们将使用一些超参数，如不同的节点数量，不同的优化器，或学习率等看看模型的准确性和损失。...为什么使用TensorBoard进行超参数优化? 一幅图片胜过千言万语，这也适用于复杂的深度学习模型。深度学习模型被认为是一个黑盒子，你发送一些输入数据，模型做一些复杂的计算，输出结果。...不同超参数值的跟踪精度将帮助您更快地微调模型。 我们将使用猫和狗数据集使用TensorBoard可视化标量、图形和分布。...在Tensorboard中使用Parallel Coordinates视图，显示每个超参数的单独运行情况并显示精度，查找最优化的超参数，以获得最佳的模型精度 ?
使用Docker配置TensorFlow环境 DocKer环境是Linux上启用TensorFlow GPU支持最简单的方法。...Docker使用容器创建虚拟环境，将TensorFlow的安装与系统的其余部分隔离开来。TensorFlow程序在虚拟环境中运行，但与主机共享资源（访问目录、使用 GPU、连接到互联网等）。...什么是TensorBoard TensorFlow可用于训练大规模深度神经网络所需的计算，使用该工具涉及的计算往往复杂而深奥。...2、将Docker容器的端口号映射到本地主机 通常使用Docker Run命令的 -p 参数将Docker容器内的端口号映射到本地主机。...缺省情况下，TensorBoard使用6006端口，所以我们将容器的6006端口映射到主机的6006端口。
安装、使用教学以及遇到的问题 【四】超级快速pytorch安装 ---- trick1---实现tensorflow和pytorch迁移环境教学 1.tensorflow 深度学习 书本链接...2.tensorboard安装 TensorBoard是一个可视化工具，能展示你训练过程中绘制的图像、网络结构等。...设置不同的参数（比如：权重W、偏置B、卷积层数、全连接层数等），使用TensorBoader可以很直观的帮我们进行参数的选择。 ...3.tensorboard使用教学 下面开始小试牛刀,测试demo import tensorflow as tf import numpy as np #输入数据 x_data = np.linspace...方法将训练过程以及训练步数保存 使用tf.get_collection函数筛选图中summary信息中的accuracy信息，这里的 tf.GraphKeys.SUMMARIES 是summary
TensorBoard刚出现时只能用于检查TensorFlow的指标和TensorFlow模型的可视化，但是后来经过多方的努力其他深度学习框架也可以使用TensorBoard的功能，例如Pytorch已经抛弃了自家的...使用TensorBoard 我们已经启动并运行 TensorBoard，下面以TensorFlow 为例介绍如何使用TensorBoard 1、本地使用 TensorBoard TensorBoard...如何使用 TensorBoard callback 的快速示例。 首先，使用 TensorFlow 创建一个简单的模型，并在 MNIST 数据集上对其进行训练。...使用 TensorBoard 的 Scalars Dashboard，可以可视化这些指标并更轻松地调试模型。第一个示例，在 MNIST 数据集上绘制模型的损失和准确性，使用的就是Scalars。...使用 TensorBoard 的限制 尽管 TensorBoard 附带了许多用于可视化我们的数据和模型的工具，但它也有其局限性。
DataLoader from torchvision import transforms, utils, datasets from tensorflow import summary %load_ext tensorboard...根据情况换成 %load_ext tensorboard.notebook class Network(nn.Module): def __init__(self): super(Network.../train/' + current_time test_log_dir = 'logs/tensorboard/test/' + current_time train_summary_writer =...--logdir logs/tensorboard ?...57600/60000 (96%)] Loss: 0.083726 Test set: Average loss: 0.1932, Accuracy: 9584/10000 (96%) 核心就是标红的地方
可是对于 PyTorch 等其他神经网络训练框架并没有功能像 Tensorboard 一样全面的类似工具，一些已有的工具功能有限或使用起来比较困难 (tensorboard_logger, visdom...TensorboardX 这个工具使得 TensorFlow 外的其他神经网络框架也可以使用到 Tensorboard 的便捷功能。TensorboardX 的 github仓库在这里。...想要在浏览器中查看可视化这些数据，只要在命令行中开启 tensorboard 即可： tensorboard --logdir= 其中的 既可以是单个...tensorboard 有缓存，如果进行了一些 run 文件夹的删除操作，最好重启 tensorboard，以避免无效数据干扰展示效果。...经笔者测试，若PyTorch版本<1.0.0或tensorboard版本<1.12.0，TensorboardX有部分功能无法正常使用，建议大家按照环境要求进行环境的配置或升级。
TensorBoard是tensorflow的可视化工具包。它帮助我们可视化各种机器学习实验。 我们可以用TensorBoard做什么？...如标题中所述，我们将专注于将Tensorboard嵌入式投影用于我们自己的用例以及我们自己的特征向量。 在此之前，我们来看一些词嵌入和图像特征向量的可视化示例。 Word2Vec嵌入示例 ?...您可以通过两种方式将projector与TB一起使用。 直接上传特征向量 使用这里加载按钮直接上传。 ? 要加载要可视化的数据，我们必须了解加载数据的格式。为了可视化，需要以tsv格式上传特征向量。...使用代码 使用tensorboard在本地计算机上嵌入投影仪，首先需要安装tensorflow。 现在，您需要导入和加载必要的程序包和扩展。 ? 在这里，我们导入tensorboard扩展。...然后设置一个日志目录，以便Tensorboard知道在哪里查找文件。 这个例子需要metadata.tsv和features.txt（txt格式的向量）。您可以根据自己的喜好选择两者。 ?
使用TensorBoard进行可视化学习 TensorFlow涉及到的运算，往往是在训练庞大的神经网络过程中出现的复杂且难以理解的运算，为了方便对程序进行理解、调试和优化，tensorflow提供了一个叫做...tensorboard的可视化工具来对模型以及训练过程进行可视化描述。...你可以使用它来展示模型结构，绘制出关键参数的变化过程图，观察训练过程并根据图形适当调整模型参数。...以下是一个使用tensorboard进行可视化的一个实例，该例构建了一个两层深度网络模型，并在训练的过程中对一些参数及准确度做了记录，并可以在tensorboard中以图表方式展现，图片见代码部分后面。...即使你是对高等数学完全一窍不通，你也可以使用tensorflow的高级API快速搭建一个模型解决你面临问题；而如果你是精通高等数学的科研人员，你也可以使用tensorflow的底层API按照自己的需求搭建一个非常个性化的模型
，一个重要前提是我们能时刻把握网络内部状态的变化情况，如果这些变化能够以视觉化的方式实时显示出来，那么我们就能方便的掌握网络内部的状态变化，keras框架附带的一个组件叫tensorboard能有效的帮我们实现这点...，接下来我们构造一个网络，然后输入数据训练网络，然后激活tensorboard，通过可视化的方式看看网络在训练过程中的变化： import keras; from keras import layers...，而是让它跑起来，然后我们使用tensorboard观察网络内在状态的变化，要使用tensorboard，我们需要创建一个目录用于存储它运行时生成的日志： !...，点击Projector，你会看到如下三维动画： 它使用t-SNE可视化算法把高维向量转换到二维空间上进行展示。...点击Graph按钮，它会把网络的模型图绘制出来，让你了解网络的层次结构： 有了回调函数和tensorboard组件的帮助，我们不用再将网络看做是一个无法窥探的黑盒子，通过tensorboard，我们可以在非常详实的视觉辅助下掌握网络的训练流程以及内部状态变化
tensorboard --logdir=/tmp/tensorflow_logs 这句话执行时出现了下面错误 TensorBoard attempted to bind to port 6006,...but it was already in use tensorboard --logdir=logs --port=8008 哎嘿，这个port是什么捏，端口号，我修改了端口号 然后出现了那个网址...，假设是1.0.0.1:8080 好的，那么就直接访问就好了 如果是服务器的名字，那么就直接输入服务器的地址 ?...你们的shell里面就有提示的
使用 Trax 我们可以将 Trax 作为 Python 脚本库或者 Jupyter Notebook 的基础，也可以作为命令行工具执行。...如果读者想要了解如何快速将 Trax 作为一个库来使用，那么可以看看如下 Colab 上的入门示例。它介绍了如何生成样本数据，并连接到 Trax 中的 Transformer 模型。...入门简介地址： https://colab.research.google.com/github/google/trax/blob/master/trax/intro.ipynb 如果要在命令行中使用...trax.trainer --config_file=$PWD/trax/configs/reformer_imagenet64.gin 最后，这个项目最重要的还是它的实现代码，我们并不是因为可以直接运行而使用它...相反，我们是因为它的代码直观简洁，能帮助我们一步步更深刻地理解模型而使用它。
谷歌在2015年开源TensorFlow时，包含了一套用于检查理解并运行你的TensorFlow模型的可视化工具TensorBoard。Tensorboard包含一个小型的、预先确定的可视化集合。...开发人员可以使用这个API来扩展TensorBoard，并确保它涵盖了更广泛的用例。...中的现有仪表板(选项卡)，从而使用新的API，因此它们可以作为插件创建者的示例。...另外，像其他插件一样，“pr_curves”插件提供了一个Demo：(1)用户可以查看如何使用插件，(2)插件作者可以在开发过程中生成示例数据。.../tensorboard/tree/master/tensorboard/plugins 参与者已经在使用TensorBoard API的一个著名的例子是Beholder，它是由Chris Anderson
这里存的是对应的 embedding的 文本 with open(metadata_path, "w") as f: for name in names: f.write("{}...写summary from tensorboard.plugins import projector config = projector.ProjectorConfig() cfg_emb = config.embeddings.add...= 'metadata.csv' projector.visualize_embeddings(tf.summary.FileWriter(log_dir), config) # 然后命令行执行 tensorboard
前言 在这篇博文中，将向你展示如何自由的在任何Python代码中使用Tensorboard。...最近身边的一些朋友们都开始从tensorflow转战Pytorch等，Tensorflow使用静态编译的计算图并在单独的运行时环境中运行大部分应用程序，与Tensorflow相比，PyTorch允许你完全使用...log_histogram稍微复杂一些：它使用bin的bin数来计算values参数中给出的值的直方图。 计算本身就是numpy。 然后，它被送到Tensorboard： ?...使用tensorboard 当程序 运行完成后，会在代码所在的文件夹下创建一个/logs/logs/logs文件夹，里面有一个eventseventsevents格式的文件， ?...作者的GitLab上也有其他有趣的代码和项目，感兴趣的可以查看以下链接：https://gitlab.com/branislav.hollander 其中就包括了作者写的tensorboard使用代码
然后在运行的时候使用 add_summary() 来将某一步的 summary 数据记录到文件中。...当训练完成后，在命令行使用 tensorboard --logdir=path/to/log-directory 来启动 TensorBoard，按照提示在浏览器打开页面，注意把 path/to/log-directory...TensorBoard 的默认打开样式 TensorBoard 打开时默认直接进入 SCALARS，并且默认使用 .* 正则表达式显示所有图（其他面板同理，下面就不再赘述），你用到的面板会在顶部导航栏直接显示...对应于我的代码中，我是使用其记录了训练准确率和损失。 训练准确率： ? ?...我们可以双击某个节点或者点击节点右上角的 + 来展开查看里面的情况，也可以对齐进行缩放，每个节点的命名都是我们在代码中使用 tf.name_scope() 定义好的。下面介绍下该面板左侧的功能。 ?
上篇文章我们已经介绍了Hugging Face的主要类，在本文中将介绍如何使用Hugging Face进行BERT的微调进行评论的分类。...其中包含：AutoTokenizer、AutoModel、Trainer、TensorBoard、数据集和指标的使用方法。 在本文中，我们将只关注训练和测试拆分。...最后使用经过最佳训练的模型对测试集进行预测并计算其准确性。可以使用 Trainer 对象的 predict 方法生成预测。...使用 Trainer 对象调整超参数。 微调 更好的模型例如RoBERTa，Bigbird等。 使用其他的方式进行训练，例如半监督等。...准备好训练数据和参数后使用 Trainer 类对 BERT 进行微调训练。然后再 TensorBoard 上的记录了训练日志，计算了测试集的最终准确度，并将其与最先进的结果进行了比较。
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