tensorboard

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    我試圖顯示我在tensorboard中的嵌入。當我打開tensorboard的嵌入選項卡時,我得到:「計算PCA ...」和張量板無限地掛起。 在此之前,它確實加載我的形狀張量200x128。它也可以找到元數據文件。 我試着在TF版本0.12和1.1上得到相同的結果。 features = np.zeros(shape=(num_batches*batch_size, 128), dtype=fl

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    Tensorflow初學者在這裏。 我有一段代碼在一組圖像上進行訓練和驗證(一起)。每隔一段時間,在訓練循環中,我都會執行驗證並從驗證數據集中獲取損失。我總結了結果並使用張量板來查看我的可視化。 我的問題是,我數了兩次我的損失,我不應該。我的代碼會清楚發生了什麼 找那些已經分割爲訓練和驗證集的一些圖片,還建立了神經網絡: images, labels = ( self._input_

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    我跑這個代碼片段: import os import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data from tensorflow.contrib.tensorboard.plugins import projector LOG_DIR = 'logs' metadata = os

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    我寫了一個張量板代碼,當我運行時,它說「試圖使用一個封閉的會話」。有人告訴我如何解決這個問題嗎?這裏是代碼: # coding=utf-8 from color_1 import read_and_decode, get_batch, get_test_batch import cv2 import os import time import math import numpy as

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    我正在研究GAN,並決定使用HyperGAN來實現我的算法。它是使用TensorFlow的DCGAN封裝。 HyperGAN使用TF的檢查點方法保存輸出。 後來,我試圖使用運行負載的模型: import tensorflow as tf sess=tf.Session() saver = tf.train.import_meta_graph('my_test_model-1000.meta'

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    我想在循環中運行相同的訓練和測試,同時更改一些參數。每次培訓完成後,Tensorflow都會生成一個新的Tensorboard目錄。 而這正是我的問題: ........................ def generatingTBFolder(index): global TB_Folder TB_Folder ='TB_Graphs_'+str(index) w

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    當我使用tensorboard在CMD與win10 d:\蟒文檔\ tensorflow> tensorboard --logdir = d:\蟒文檔\ tensorflow 啓動TensorBoard b'47' 在http://0.0.0.0:6006 但是當我打開網頁,它顯示 ‘撥號TCP 0.0.0.0:6006:connectex:請求的地址不在其上下文中有效。’ 我試圖本地主機:600

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    請你能幫我跑張量板。 按照說明here我使用pip install在虛擬linux環境中安裝了tensorflow v1.1。 我試圖運行tensorboard mnist_with_summaries.py 的MNIST例如當我從我的本地環境tensorboard運行我收到以下錯誤。存在指定的文件夾中 摘要文件,我試圖從我的瀏覽器中查看tensorboard在 的http:// {服務器IP}:

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    我rying,以可視化word2vec的結果,以使用tensorboard的嵌入頁面。經過調試,挖掘大量代碼的我來到這tensorboard成功運行,讀取confguration文件,讀取文件TSV但現在的嵌入頁面不顯示數據點。 (打開頁面時,我可以看到菜單,項目等),這是我的配置文件: 的嵌入{ tensor_name: 'word_embedding' metadata_path: 'C:\

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    即使日誌目錄中存在檢查點文件,嵌入式投影機也不會顯示任何內容。 我的代碼文件的修改版本:https://github.com/normanheckscher/mnist-tensorboard-embeddings:從mnist_t-sine.py。它已被修改爲繪製嵌入直方圖(沒有太大意義,但只是爲了檢查張量板是否工作)。 這裏是我的代碼:https://drive.google.com/open