我試圖在Tensorboard中直接顯示由Tensorflow生成的圖像。我試圖用這個解決方案Tensorflow: How to Display Custom Images in Tensorboard (e.g. Matplotlib Plots)，但我不明白如何爲概要創建Tensorflow圖形之前定義，可以將這個鏈接到培訓過程中產生的圖像： def plot(samples):
感謝您閱讀我的問題 我有這些數據。 19個數據輸入和1個標籤 我已經嘗試過mnist，tensorboard的例子和csv批處理加載的例子。 現在我試圖混合這一切。 加載csv數據並將其批量化。 只學習1層並檢查成本。 這就是我想要做的 這是我的代碼 import tensorflow as tf
with tf.name_scope("input") as scope:
x = t
這個代碼有什麼問題，因爲這是生成一個輸出文件夾裏面有tf文件，但是當我試圖在tensorboard上運行它時顯示 - 找不到圖形定義文件。 import tensorflow as tf
a = tf.add(1, 2,)
b = tf.multiply(a, 3)
c = tf.add(4, 5,)
d = tf.multiply(c, 6,)
e = tf.multiply(4,
我正在嘗試使用張量板來觀察卷積神經網絡的學習。我對tf.summary.merge_all函數做的很好，可以創建一個合併的摘要。但是，我想跟蹤培訓和測試數據的準確性和損失。這篇文章很有用：Logging training and validation loss in tensorboard。爲了使事情更容易處理，我想將我的摘要合併成兩個合併的摘要，一個用於訓練和一個用於驗證（最終我會添加更多的東西
我想在keras中使用張量板。以下是我的代碼： from keras.layers import merge, Dropout, Convolution2D, MaxPooling2D, Input, Dense, Flatten, Merge
from keras.models import Model
from keras.callbacks import EarlyStopping, R