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在冻结图上使用 optimize_for_inference.py 后使用模型时出错
我正在使用tensorflows script optimize for inderence py on the ssd mobilenet v1 coco model使用以下命令 python m tensorflow python to
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Optimization
tensorflow
tensorboard
具有自定义训练循环的 Tensorboard Graph 不包括我的模型
我已经创建了自己的循环 如 TF 2 迁移指南中所示here 我目前只能看到图表 VISIBLE 下面的代码部分 我如何制作我的模型 在 NOT VISIBLE 部分 在张量板上可见 如果我没有使用自定义训练循环 我可能会选择记录在案 mo
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tensorflow
tensorflow20
tensorboard
将 TensorBoard 2 中的 2 个图与 TensorFlow 2 合并
我想使用 Tensorflow 和 Tensorboard V2 将精度和召回率合并到同一个图上 我找到了许多以前版本的示例 但没有一个适用于我的情况 我创建了一个 Keras 回调来计算精度和召回率 然后调用张量流摘要将它们记录在同一个记
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Keras
tensorboard
TensorBoard - 在同一张图上绘制训练和验证损失?
有没有办法同时绘制训练损失和验证损失same graph 很容易为每个单独拥有两个单独的标量摘要 但这会将它们放在单独的图表上 如果两者都显示在同一个图表中 则更容易看到它们之间的差距以及它们是否由于过度拟合而开始发散 有内置的方法可以做到
machinelearning
tensorflow
tensorboard
我可以将 TensorBoard 与 Google Colab 一起使用吗?
在Google Colab上训练TensorFlow模型时有没有办法使用TensorBoard EDIT 您可能想给官方 tensorboard magic尝试一下 从 TensorFlow 1 13 开始可用 在存在之前 tensorbo
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tensorboard
googlecolaboratory
如何选择要在 TensorBoard 的嵌入选项卡中查看的检查点?
简短的问题 如何选择在 TensorBoard 的嵌入选项卡中查看哪个检查点 问题的较长版本 我想用 TensorBoard 可视化词嵌入 为此 在阅读完官方教程 mirror 我添加了以下代码 embedding writer tf su
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tensorflow
tensorboard
Tensorboard 在端口 6006 上无法正常运行
我一直在使用张量板时遇到问题 可能是由于 windows10 中的退出不干净造成的 我使用以下代码在 Jupyter 中启动它 load ext tensorboard tensorboard logdir dir 这就是我得到的 ERRO
tensorboard
Tensorflow 中的 8 位量化错误
我一直在尝试新的8位量化功能在 TensorFlow 中可用 我可以毫无问题地运行博客文章中给出的示例 googlenet 的量化 并且它对我来说效果很好 现在 我想将同样的方法应用于更简单的网络 因此 我使用了 CIFAR 10 的预训练
tensorflow
tensorboard
如何将张量板与 tf.layers 一起使用?
由于权重没有明确定义 我如何将它们传递给摘要编写者 例如 conv1 tf layers conv2d tf reshape X FLAGS batch 3 160 320 filters 16 kernel size 8 8 stride
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tensorboard
了解 TensorBoard(权重)直方图
在 TensorBoard 中查看和理解标量值非常简单 然而 目前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 After fixing a bug thanks to sunside What is the best way
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Histogram
tensorboard
使用张量板时,如何总结多个小批量计算的损失?
我想使用 Tensorboard 来可视化验证样本中损失的演变 但验证集太大 无法在一个小批量中进行计算 因此 为了计算我的验证损失 我必须在覆盖验证集的多个小批量上多次调用 session run 然后我将每个小批量的损失 在Python
tensorflow
tensorboard
在Tensorflow中,获取图中所有Tensors的名称
我正在创建神经网络Tensorflow and skflow 由于某种原因 我想获取给定输入的一些内部张量的值 所以我使用myClassifier get layer value input tensorName myClassifier成
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skflow
Tensorboard - 可视化 LSTM 的权重
我使用多个 LSTM 层来形成深度循环神经网络 我想在训练期间监控每个 LSTM 层的权重 但是 我不知道如何将 LSTM 层权重的摘要附加到 TensorBoard 关于如何做到这一点有什么建议吗 代码如下 cells with tf n
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tensorboard
Tensorflow 汇总合并错误:形状 [-1,784] 具有负尺寸
我试图总结下面神经网络的训练过程 import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow examples tutorials mnist import input data m
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tensorboard
在 Tensorboard 中显示更多图像 - Tensorflow 对象检测
我在用Tensorflow的目标检测框架 培训和评估工作进展顺利 但在张量板上我只能看到评估工作的 10 张图像 有没有办法增加这个数字以查看更多图像 我尝试更改配置文件 eval config num examples 1000 max
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objectdetection
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tensorflow 每次运行发现多个图形事件
我正在为在本地模式下运行的机器学习引擎实验加载张量板 并收到以下警告 Found more than one graph event per run or there was a metagraph containing a graph d
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googlecloudmlengine
Tensorflow 2 中用于自定义训练循环的 Tensorboard
我想在tensorflow 2中创建一个自定义训练循环并使用tensorboard进行可视化 这是我根据张量流文档创建的示例 import tensorflow as tf import datetime os environ CUDA V
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deeplearning
tensorflow20
tensorboard
如何使用 Keras TensorBoard 回调进行网格搜索
I m using the Keras TensorBoard callback I would like to run a grid search and visualize the results of each single mode
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Keras
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将 Tensorboard 计算图导出为矢量图形
Tensorboard中有一个按钮将计算图另存为png 有没有办法将其导出为矢量图形 如eps 您可以使用 svg 格式保存SVG 撬棍 为 SVG Crowbar 2 添加书签 打开tensorboard和你想要的图 打开书签选项卡 单击
tensorboard
无法使用经过训练的 Tensorflow 模型
我是深度学习和 Tensorflow 的新手 我将预训练的张量流 inceptionv3 模型重新训练为保存的模型 pb识别不同类型的图像 但是当我尝试使用以下代码的 fie 时 with tf Session as sess with t
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