NameError: name 'x' is not defined 是 Python 中常见的错误之一，通常表示你尝试访问一个尚未定义的变量或函数。...特别是全局名称未定义时，意味着你在使用某个全局变量或函数时，Python 在当前命名空间中找不到该名称。...1、问题背景在使用 Python 时，如果遇到了 NameError: global name 'control_queue' is not defined 的错误，通常是因为尝试访问一个尚未定义的全局变量...这就会导致 NameError: global name 'control_queue' is not defined 的错误。...这些实践可以帮助你更有效地避免和解决 NameError。
1、在TensorFlow代码中增加TensorBoard输出内容 细节内容参考官方的TensorBoard Tutorial。...-runtime=nvidia -it -p 6006:6006 --rm -v $PWD:/tmp -w /tmp tensorflow/tensorflow:latest-gpu bash 3、启动...Docker内的TensorBoard 查看Docker的容器的名称和端口映射 docker container ls 得到以下信息： $ docker container ls CONTAINER...hours ago Up 4 hours 0.0.0.0:6006->6006/tcp, 8888/tcp naughty_wilson 另启一个Terminal，启动...TensorBoard docker exec -it 05ee0d5a5a0e tensorboard --logdir info/ 启动成功后得到如下信息： TensorBoard 1.8.0 at
文件夹需位于/root/lora-scripts/train目录下，可自定义文件夹名称。 2. 选择训练的基础模型。环境中已预装dreamshaper，目录如下，可根据需求更换。...启动训练：点击右下角启动训练。启动后，可返回jupyterlab页面查看训练进度。训练完成后，在output文件夹中会生成lora文件，可导入sd环境进行使用测试。...若希望自定义环境启动方式，可参考如下参数配置： 参数名称 类型 默认值 描述 --host str "127.0.0.1" 服务器的主机名 --port int 28000 运行服务器的端口 --listen...禁用 TensorBoard --disable-tageditor bool false 禁用标签编辑器 --tensorboard-host str "127.0.0.1" 运行 TensorBoard...的主机 --tensorboard-port int 6006 运行 TensorBoard 的端口 --localization str 界面的本地化设置 --dev bool false 开发者模式
首先，为了使用TensorBoard进行可视化，需要在代码中添加TensorBoard的回调函数。...from tensorflow.keras.callbacks import TensorBoard # 创建TensorBoard回调函数并指定日志目录 tensorboard_callback =...随后，启动TensorBoard服务器。在终端中输入以下命令来启动TensorBoard服务器。...在Graphs界面中，可以看到神经网络中每一层的名称和形状，以及层与层之间的连接。通过单击每个层，可以查看该层的详细信息，包括该层的参数、激活函数等等。...此外，Graphs界面还可以显示每个变量和操作的名称，以及它们在计算图中的位置。 通过Graphs界面，可以更好地理解神经网络的计算过程，发现神经网络中可能存在的问题，并对神经网络的结构进行优化。
---- 下面从最简单的图开始： import tensorflow as tf a = tf.add(3, 5) 通过TensorBoard进行可视化： ? 为什么是 x, y ?...TF 自动地命名节点，当我们没有显示地指定节点名称时， x = 3 y = 5 接下来，我们打印 a，看看发生什么： print (a) Tensor("Add:0", shape=(), dtype...04 — Tensorboard入门 以windows下的使用Tensorboard为例，如果在Linux系统下，请在个别地方做出修改。...首先，必须在终端启动tensorboard，如果采用anaconda安装地话，在目录Anaconda3\Scripts下有个启动项: tensorboard.exe，这就是tensorboard的服务端...--logdir = 刚在生成的log文件夹的绝对路径，回车，这样服务端就启动了， 接下来，启动客户端，即浏览器，输入localhost:6006，端口是6006，选中graphs，得到如下的可视化图
本文介绍两种使用TensorBoard的方式。不过，无论使用那种方式，请先启动TensorBoard的web应用，这个web应用读取模型训练时的日志数据，每隔30秒更新到网页端。...在TensorFlow2.0中，TensorBoard是默认安装好的，所以，可以直接根据以下命令启动： tensorboard --logdir "/home/chb/jupyter/logs" logdir...model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 定义日志目录，必须是启动...要在TensorBoard的嵌入选项卡中显示的数据必须作为embeddings_data传递。 embeddings_layer_names：要关注的层名称列表。...embeddings_metadata：将层名称映射到文件名的字典，其中保存了此嵌入层的元数据。如果相同的元数据文件用于所有嵌入层，则可以传递字符串。
如果有时候出现下面这种TensorBoard启动超时的情况可以手动杀掉vscode里和tensorboard相关的进程，比如在linux上：pkill -f tensorboard https://github.com...启动 TensorBoard 在 TensorBoard 中指定性能分析数据文件夹为 logdir。...如果使用上述样本数据，启动 TensorBoard 命令为： tensorboard --logdir=..../samples 如果你的网络浏览器不在启动 TensorBoard 的同一台机器上，你可以添加 --bind_all 选项，如： tensorboard --logdir=....“kernel属性 + 操作符名称”将按kernel名称、启动操作符名称、网格、块、每线程寄存器数和共享内存的组合分组kernel。 跟踪视图 此视图使用 chrome 跟踪插件显示时间线。
的最新版 启动 TensorBoard 1、本地启动TensorBoard 要启动 TensorBoard，打开终端或命令提示符并运行： tensorboard --logdir=启动 TensorBoard： %tensorboard --logdir logs 3、将 TensorBoard 与 Google Colab 一起使用 使用 Google...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...ssh -L 6006:127.0.0.1:6006 username@server_ip 然后只需要在远程服务器上启动 TensorBoard。...还需要输入模型名称、可选的模型版本和模型的签名。 输入数据所在的路径。上面提到的 TFRecord 文件。 最后单击Accept按钮，我们就会跳转到结果页面。
这篇文章主要讲讲TensorBoard的基本使用以及name_scope和variable_scope的区别 一、入门TensorBoard 首先来讲讲TensorBoard是什么吧，我当时是在官方文档里学习的...顾名思义，name_scope是一个名称作用域，variable_scope是变量作用域。...(例子来源网络，我改动了一下，出处我忘了，侵删~) 接下来，我们启动一下TensorBoard，看看图是怎么样的，启动命令如下： tensorboard --logdir=/Users/zhongfucheng.../tensorboard/loss-2 启动成功的图： ?...启动成功的图 通过6006端口我们去访问一下，首先我们可以检测到loss值的变更： ? loss值的变更 我们也可以查看TensorFlow程序大概的执行步骤： ?
首先，我们查看图中所有节点的名称。 结果有三个节点。 一个是每一个变量，另一个用于添加操作。 占位符变量节点有一个名称，因为我们在调用tf.placeholder时明确命名它们。...如果我们省略了name关键字参数，TensorFlow将简单地生成一个名称，就像在add操作中一样。 接下来，我们可以看看图中的边。 每个GraphDef节点都有一个输入字段，指定具有边缘的节点。...TensorBoard允许我们轻松地将的方程组分成有效范围，然后在结果图中将其视觉分离。 但是在这样做之前，让我们尝试用TensorBoard来显示我们之前的图形。...这将启动一个TensorBoard的实例，你可以访问http:// localhost:6006。 然后运行到图形部分，你应该会看到一个如下图所示的图形。...这种方法明显的优点是你不需要运行TensorBoard来可视化数据，但你也需要访问互联网。 ?
确认您正在运行TensorBoard 1.15或更高版本。 请注意，PyTorch使用的TensorBoard与为TensorFlow创建的TensorBoard相同。...使用以下命令检查系统上安装的TensorBoard的版本： tensorboard --version 4. 使用以下命令安装TensorBoard。...运行TensorBoard 要启动TensorBoard，我们需要在终端上运行tensorboard命令。...这将启动一个本地服务器，该服务器将为TensorBoard UI和我们的SummaryWriter写入磁盘的数据提供服务。...就像这样： tensorboard --logdir=runs TensorBoard服务器将启动并正在侦听端口6006上的http请求。这些详细信息将显示在控制台中。
，请看如下代码： # 初始化tensorboard tensorboard = tf.keras.callbacks.TensorBoard(histogram_freq=1) model.fit(x=...zsh:command not found:tensorboard问题的解决方法。...我们发现错误信息提示我们并不能找到tensorboard的的相关命令，请看解决方法。...仍然是在项目文件目录下，我们输入如下命令： alias tensorboard='python3 -m tensorboard.main' 执行完上述命令之后，我们接着执行tensorboard的启动命令...tensorboard启动成功，以上就是我在启动tensorboard过程中遇到的几个bug，小伙伴们学会了吗？希望能够给各位小伙伴带来一丝丝帮助！ - End -
有需要巩固的点击如下链接跳转即可 ： 深度学习神经网络之——感知器及其Python实现 2. tensorboard TensorBoard 是 TensorFlow 自带的可视化结构管理和调试优化网络的工具...TensorBoard 可以实现网络结构的显示 ，也可以进行显示训练及测试过程中各层参数的变化情况 。...TensorBoard 基本操作介绍如下 ： 下面用一个最简单的例子来实现基础启动 。定义了两个常量相加的操作 ，运行后会在 log_test 文件夹中出现目标文件 。...之后我们需要在命令窗口启动 tensorboard 。方法在上边基础语法介绍中提及 。...举例比较简单 ，但是并不说明 TensorBoard 不重要 。事实上 ，基于 TensorBoard ，我们可以直观的看到各层网络结构和参数，也可以更好的进行调试优化网络。
Tensorboard的可视化依赖于tensorflow程序运行输出的日志文件，因而tensorboard和tensorflow程序在不同的进程中运行。 那如何启动tensorboard呢？...', sess.graph) 图1 日志目录下生成的events文件路径 接着运行如图2所示命令tensorboard –logdir /path/to/logs来启动服务。...图2 linux下启动tensorboard服务的命令 注意，当系统报错，找不到tensorboard命令时，则需要使用绝对路径调用tensorboard，例如下面的命令形式： python tensorflow.../tensorboard/tensorboard.py --logdir=path/to/log-directory 图3 tensorflow向量相加程序的计算图的可视化结果 启动tensorboard...()) ² 保存日志文件 writer.close() ² 运行可视化命令，启动服务 tensorboard –logdir /path/to/logs ² 打开可视化界面 通过浏览器打开服务器访问端口
本文以 Dying ReLU 问题为例，介绍了如何使用可视化工具 TensorBoard 发现该问题，并提供了不同解决思路。 ?...本文介绍了如何利用可视化工具 TensorBoard 发现「Dying ReLU 问题」。 什么是 ReLU？...当 x=0 时，ReLU 的导数是未定义的。 什么是 Dying ReLU 问题？ ReLU 的主要优势在于：其输出为 0 和 1，（无需在反向传播过程中乘以非常小的值，）从而解决了梯度消失问题。...现在，初始化 TensorBoard 变量。每个 epoch 都需要梯度，因此将 write_grads 初始化为 True。 ?...现在，通过 TensorBoard 观察所有层的梯度： ? Dense_3 梯度（左）、Dense_2 梯度（中）、Dense_1 梯度（右）。
前面 写了一篇用 TensorFlow 实现 CNN 的文章，没有实现 TensorBoard，这篇来加上 TensorBoard 的实现，代码可以从 这里 下载。...启动你的 TensorBoard 并在浏览器中打开后应该是类似下面这样的： ? CNN 结构 CNN 的结构和 上篇 一样，数据集仍为 CIFAR10 数据集。.../tensorboard/log/', graph=tf.get_default_graph()) 还可以可以使用tf.train.Saver 保存模型，TensorBoard 可以显示每一步的运行时间以及内存使用情况...效果 进入到 tensorboard 所在目录后，执行下面的语句即可启动 TensorBoard ： 没有使用 tf.train.Saver() 的： tensorboard --logdir=tensorboard.../log/without-saver 使用 tf.train.Saver() 的： tensorboard --logdir=tensorboard/log/with-saver 按照提示，在浏览器中打开地址就可以看到可视化结果了
一、TensorBoard TensorBoard 一般都是作为 TensorFlow 的可视化工具，与 TensorFlow 深度集成，它能够展现 TensorFlow 的网络计算图，绘制图像生成的定量指标图以及附加数据等...此外，TensorBoard 也是一个独立工具，在 PyTorch 中也可使用它进行可视化。...1、安装：pip install tensorboard 2、启动：tensorboard --logdir="日志目录" 启动 tensorboard 时，可指定 logdir、port（默认6006...1）启动命令： tensorboard --logdir=/Users/liyunfei/PycharmProjects/python3practice/06DL/fcnn/logs Python Copy...m 是以模块服务启动 如果是 linux/mac-os 环境，可以使用以下命令启动运行在后台 nohup python -m visdom.server & 启动 Visdom 时，可以指定 port（
conda install tensorboardX 二、TensorBoard 1....使用TensorBoardX TensorBoardX 是一个可以在PyTorch中使用TensorBoard的第三方库，可以使用它来记录训练过程中的损失、准确率、模型参数直方图等信息，并在TensorBoard...PyTorch内置的TensorBoard 从PyTorch 1.2版本开始，PyTorch也增加了内置的TensorBoard支持：可以使用torch.utils.tensorboard.SummaryWriter...启动TensorBoard服务 使用下述格式命令来启动TensorBoard（默认端口6006）： tensorboard --logdir=path_to_your_logs 例： tensorboard.../Norm 点击上述链接（浏览器中输入http://localhost:6006），打开TensorBoard的网页界面： 当使用TensorBoard对深度学习模型进行可视化时，常用的功能包括
甚至在Pytorch中使用TensorBoard比TensorFlow中使用TensorBoard还要来的更加简单和自然。...最后就可以传入日志目录作为参数启动TensorBoard，然后就可以在TensorBoard中愉快地看片了。 我们主要介绍Pytorch中利用TensorBoard进行如下方面信息的可视化的方法。...tensorboard #%tensorboard --logdir ..../data/tensorboard from tensorboard import notebook #查看启动的tensorboard程序 notebook.list() #启动tensorboard.../data/tensorboard") #等价于在命令行中执行 tensorboard --logdir .
tensorboard_trace_handler 自动将性能分析结果保存到磁盘，以便在 TensorBoard 中进行后续分析。...要在 TensorBoard 中查看分析会话的结果，请安装 PyTorch Profiler TensorBoard 插件包。...使用快捷键 CTRL + SHIFT + P (Mac 上的 CMD + SHIFT + P) 启动命令面板，然后键入“Launch TensorBoard”命令即可。 ?...VS Code 还将为你启动 TensorBoard 进程，并自动在你的工作目录中查找任何 TensorBoard 日志文件。完成后，只需关闭选项卡，VS Code 就会自动关闭进程。...再也不需要在系统中运行终端窗口来提供 TensorBoard UI 的后端！下面是运行在 TensorBoard 中的 PyTorch Profiler Trace View。 ?
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