原标题：TensorBoard With PyTorch - Visualize Deep Learning Metrics
代码运行完成之后，可以用bash脚本一键浏览器访问tensorboard终端：
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。
【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学
学习资料： https://www.tensorflow.org/get_started/summaries_and_tensorboard 中文翻译： http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/how_tos/summaries_and_tensorboard.html 今天学的内容是 TensorBoard 它的作用就是可以把复杂的神经网络训练过程给可视化，可以更好地理解 调试 优化程序。 在之前的几节，我们都只是建立了模型，例如这个代码：
本文作者：CSDN优秀博主 专栏作者 「不会停的蜗牛」 什么是 TensorBoard TensorBoard 是 TensorFlow 上一个非常酷的功能，我们都知道神经网络很多时候就像是个黑盒子，里面到底是什么样，是什么样的结构，是怎么训练的，可能很难搞清楚。而 TensorBoard 的作用就是可以把复杂的神经网络训练过程给可视化，可以更好地理解，调试并优化程序。 我们在建立神经网络模型解决问题时，例如想要用一个简单的 CNN 进行数字识别时，最想知道的就是什么样的模型，即 weights 和 bi
什么是 TensorBoard TensorBoard 是 TensorFlow 上一个非常酷的功能，我们都知道神经网络很多时候就像是个黑盒子，里面到底是什么样，是什么样的结构，是怎么训练的，可能很难搞清楚，而 TensorBoard 的作用就是可以把复杂的神经网络训练过程给可视化，可以更好地理解，调试并优化程序。 我们在建立神经网络模型解决问题时，例如想要用一个简单的 CNN 进行数字识别时，最想知道的就是什么样的模型，即 weights 和 bias 是多少的时候，可以使得 accuracy 达到较优，
Tensorboard是Tensorflow官方提供的实用可视化工具，可以将模型训练过程中的各种数据保存到本地，然后在web端可视化展现这些信息，直观便捷的方便我们进行优化调试。
因为小詹之前写过一篇感知器模型的介绍 ，这里就不赘述了 。有需要巩固的点击如下链接跳转即可 ：
在TensorFlow中，最常用的可视化方法有三种途径，分别为TensorFlow与OpenCv的混合编程、利用Matpltlib进行可视化、利用TensorFlow自带的可视化工具TensorBoard进行可视化。
In machine learning, to improve something you often need to be able to measure it. TensorBoard is a tool for providing the measurements and visualizations needed during the machine learning workflow. It enables tracking experiment metrics like loss and accuracy, visualizing the model graph, projecting embeddings to a lower dimensional space, and much more.
因为工作需要，改用pytorch。但如何将训练过程可视化成了大问题。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。。
Tensorboard是TensorFlow自带的一个强大的可视化工具 01 功 能 这是TensorFlow在MNIST实验数据上得到Tensorboard结果（https://www.tensorflow.org/tensorboard/index.html#graphs） Event: 展示训练过程中的统计数据（最值，均值等）变化情况 Image: 展示训练过程中记录的图像 Audio: 展示训练过程中记录的音频 Histogram: 展示训练过程中记录的数据的分布图 02 原 理 在运行过程中，记
本文主要介绍了TensorBoard的基本用法、可视化技巧、如何记录训练过程中的各种指标以及自定义训练过程的图形绘制。通过使用TensorBoard，开发者可以更方便地理解训练过程中的模型表现，从而更好地优化模型。
http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7429344.html
关于可视化的很好的总结：https://www.jianshu.com/p/bea7fc33cbf4
[1]Tensorflow实战Google深度学习框架: https://github.com/caicloud/tensorflow-tutorial/tree/master/Deep_Learning_with_TensorFlow/1.4.0
TensorBoard是TensorFlow中的又一神器级工具，想用户提供了模型可视化的功能。我们都知道，在构建神经网络模型时，只要模型开始训练，很多细节对外界来说都是不可见的，参数如何变化，准确率怎么样了，loss还在减小吗，这些问题都很难弄明白。但是，TensorBoard通过结合web应用为我们提供了这一功能，它将模型训练过程的细节以图表的形式通过浏览器可视化得展现在我们眼前，通过这种方式我们可以清晰感知weight、bias、accuracy的变化，把握训练的趋势。
编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文接续Tensorboard详解(上篇)介绍Tensorboard和总结Tensorboard的所有功能并有代码演练。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 1. Tensorflow监控指标可视化 除了GRAPHS栏目外，tensorboard还有IMAGES、AUDIO、SCALARS、HISTOGRAMS、DISTRIBUTIONS、FROJECTOR、TEXT、PR CURVES、PROFILE九个栏目，本小节将详细介绍这些
# 导入库 from keras.callbacks import TensorBoard # 创建tensorboard对象， 结果保存在logs目录下 tensorboard = TensorBoard(log_dir='logs/{}'.format(NAME),histogram_freq=1,write_grads=True) # 在模型生成器函数作为回调参数 model.fit_generator( generator=train_generator, epoc
本文介绍了TensorBoard可视化学习的基础知识，包括什么是TensorBoard、TensorBoard中的Histograms、DISTRIBUTIONS、IMAGES、SCALARS和GRAPHS。同时，还介绍了如何通过TensorBoard可视化学习，包括TensorBoard的WebUI、TensorBoard中的Scalar、Histogram、Image、Audio、Text、Network和Config等可视化组件。通过这些可视化组件，用户可以直观地了解模型的运行状态，以及模型训练过程中的各种指标，从而更好地理解模型的训练过程，进一步优化模型的性能。
原标题：Hyperparameter Tuning And Experimenting - Training Deep Neural Networks
Tensorboard 是 TensorFlow 的一个附加工具，可以记录训练过程的数字、图像等内容，以方便研究人员观察神经网络训练过程。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等) 。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。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 我们会再接再厉 成为全网优质的技术类公众号 在学习深度网络框架的过程中，我们发现一个问题，就是如何输出各层网络参数，用于更好地理解，调试和优化网络？针对这个问题，TensorFlow开发了一个特别有用的可视化工具包：TensorBoard，既可以显示网络结构，又可以显示训练和测试过程中各层参数的变化情况。 TensorBoard的输入是tensorflow保存summary data的
最近在研究tensorflow自带的例程speech_command,顺便学习tensorflow的一些基本用法。
tensorflow的可视化是使用summary和tensorboard合作完成的.
TensorBoard对于分析模型训练信息来说是个很有用的工具，虽然我目前用的不多，但是使用几次发现Tensorboard功能确实很强大。下面是Keras调用Tensorboard的代码实例：
在这篇 [在Keras模型中使用预训练的词向量](https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/blog/ word_embedding/) 讲述了如何利用预先训练好的 GloVe 模型，本文基本大同小异。只写一些不同的地方，更想的可以看这篇文章。
在我们的炼丹过程中，如果能够使用丰富的图像来展示模型的结构，指标的变化，参数的分布，输入的形态等信息，无疑会提升我们对问题的洞察力，并增加许多炼丹的乐趣。
TensorBoard 如何更直观的观察数据在神经网络中的变化，或是已经构建的神经网络的结构。上一篇文章说到，可以使用 matplotlib 第三方可视化，来进行一定程度上的可视化。然而Tensorf
AI科技评论按：本文作者 Jerry，原文载于作者个人博客，AI科技评论已获授权。 TensorBoard 如何更直观的观察数据在神经网络中的变化，或是已经构建的神经网络的结构，可以使用 matplotlib 第三方可视化，来进行一定程度上的可视化。然而Tensorflow也自带了可视化模块Tensorboard，并且能更直观的看见整个神经网络的结构。 上面的结构图甚至可以展开，变成： 使用 结构图： with tensorflow .name_scope(layer_name): 直接使用
在深度学习模型的实际应用中，模型的性能监控与优化是确保其稳定性和高效性的关键步骤。本文将介绍如何使用Python实现深度学习模型的监控与性能优化，涵盖数据准备、模型训练、监控工具和优化策略等内容。
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。
上篇文章我们讲了如何对模型进行可视化，用的keras手动绘图输出CNN训练的中途结果，本篇文章将讲述如何用PaddlePaddle新开源的VisualDL来进行可视化。在讲VisualDL之前，我们先了解一下常用的Tensorflow的可视化工具---Tensorboard。 ---- Tensorflow的可视化 Tensorboard是Tensorflow自带的可视化模块，我们可以通过Tensorboard直观的查看神经网络的结构，训练的收敛情况等。要想掌握Tensorboard，我们需要知道一
忙了一周，晚上休息下，接着分享AI知识。本系列作者将讲解Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识，希望您喜欢。
今天上午在制作演示案例的时候，需要使用TensorBoard将训练过程可视化出来，原本想着很简单的，但是还是遇到了一些bug，现在就把当时我遇到的一些问题整理出来，请看文章。
这篇文章主要讲讲TensorBoard的基本使用以及name_scope和variable_scope的区别
可以使用以下3种方式构建模型：使用Sequential按层顺序构建模型，使用函数式API构建任意结构模型，继承Model基类构建自定义模型。
[TensorBoard: 图表可视化]http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/how_tos/graph_viz.html
在TensorFlow中，最常用的可视化方法有三种途径，分别为TensorFlow与OpenCv的混合编程、利用Matpltlib进行可视化、利用TensorFlow自带的可视化工具TensorBoard进行可视化。这三种方法，在前面博客中都有过比较详细的介绍。但是，TensorFlow中最重要的可视化方法是通过TensorBoard、tf.summary和tf.summary.FileWriter这三个模块相互合作来完成的。
2018年9月14日笔记 阅读本文的前提是已经阅读《基于tensorflow的一元二次方程回归预测》，文章链接：https://www.jianshu.com/p/b27860402fe3 本文使用tensorboard对一元二次方程回归预测的模型训练过程做可视化展现。
神经网络开发的一大特点是， 一旦我们把大规模数据输入网络进行分析时，你的感觉就像抛出一只纸飞机，除了抛出那一刻你拥有控制力外，一旦离手，它怎么飞怎么飘就不再是你能控制得了。神经网络代码的运行就有这个特点，我们不能像平常程序那样设置断点，然后单步调试，一旦运行后，我们只能观察结果。令人郁闷的是，很多时候训练非常耗时，你跑完几个小时后突然发现代码中存在bug，于是你停下程序，修正后你又得等待好几个小时。
基本用法 启动采集器，将运行session环境内的参数都保存到文件里，后续就可以用 with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) file_writer = tf.summary.FileWriter('./logs/1', sess.graph) 后续通过TensorBoard打开这个文件，查看这个session的模型，运行 tensorboard --logdir=./logs/1 打开浏览器，通
TensorBoard是tensorFlow中的可视化界面，可以清楚的看到数据的流向以及各种参数的变化，本文基于一个案例讲解TensorBoard的用法。
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。
本文介绍了如何使用 TensorFlow 实现卷积神经网络（CNN）用于图像分类。首先介绍了 CNN 的基本结构和原理，然后通过一个具体的例子展示了如何使用 TensorFlow 实现 CNN。在实现过程中，作者介绍了如何定义模型、如何添加数据集、如何训练模型、如何评估模型的性能、如何保存模型、如何加载模型、如何可视化模型训练过程以及模型参数。最后，作者还介绍了一些高级功能，如使用 tf.summary.FileWriter() 将操作记录到 TensorBoard 中，以及使用 tf.train.Saver() 保存和加载模型。通过本文的学习，读者可以掌握如何使用 TensorFlow 实现 CNN，并能够使用 TensorBoard 对模型进行可视化和调试。
昨天我们已经完成了训练和验证模型的主体代码，在进行训练之前，我们还需要处理一下输出信息。前面我们已经记录了一部分信息到trnMetrics_g和valMetrics_g中，每迭代一个周期，就会输出一次结果方便我们查看。如果发现模型的结果很差，比如说出现了无法收敛的情况，我们就可以中止模型训练，不用再浪费更多时间，因为一个深度模型训练需要花费很长的时间。
我们都熟悉深度学习模型的训练过程。随着模型变得越来越复杂，训练时间也显着增加。因此，模型通常需要花费数小时来训练。
tensorboard可对网络和各种参数进行可视化，可以方便的进行网络结构调整和调参，尤其是应对复杂网路，下面用一个例子介绍tensorboard在Linux中的使用方法。
下面通过手写数字数据集来介绍如何使用tensorboard可视化 可以两种方法，一种是再notebook里，还有一种是网页打开。 jupyter notebook 调试
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