tensorboard

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所以我有這樣的代碼，工程，直到我希望它來繪製tensorboard對我來說： import numpy as np import tensorflow as tf import tqdm from sklearn.model_selection import train_test_split from tensorflow.python.framework import ops ops

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在kera的張力板上顯示分類圖像

我在google post的宣傳對象檢測API中看到了張力板的很好的功能。它們顯示在訓練示範圖像分類：是否有可能調整keras回調（https://keras.io/callbacks/#tensorboard）重現呢？

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如何使用TensorBoard write_grads函數？

我正在使用keras來訓練具有3層的我的順序模型，並且想要在TensorBoard中可視化梯度直方圖。爲此，在keras.callbacks.Tensorboard中有函數「write_grads」，如果您定義的histogram_freq大於0（keras docu），它應該可以工作。我所做的： ### tensorboard call callback_tb = keras.callback

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Tensorflow summery合併錯誤：形狀[-1,784]具有負向尺寸

我想獲得下面的神經網絡的訓練過程的摘要。 import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets(".\MNIST",one_hot=True) # Create the

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TensorBoard shows沒有找到圖片數據

我已經使用TensorFlow實現了MNIST的NN。我想在TensorBoard上顯示結果。 Flowing是我已經實現的TensorBoard的屏幕截圖。但圖片頁面顯示「沒有圖像數據被發現」。這裏應該顯示什麼信息？我應該忽略它？ CODE import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import inpu

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如何在tf.layers上使用張量板？

由於權重未明確定義，我如何將它們傳遞給摘要作者？對於爲例： conv1 = tf.layers.conv2d( tf.reshape(X,[FLAGS.batch,3,160,320]), filters = 16, kernel_size = (8,8), strides=(4, 4), padding='same', kernel_i

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Tensorflow上Keras的圖像分類：如何找到哪些圖像在訓練過程中被錯誤分類？

我在Ubuntu 17.04上使用Keras 2.0（TensorFlow後端）來做二進制圖像分類。除了我想看看哪些圖片被錯誤分類，一切都很好。我怎麼做？此外，不確定它是否會回答我的問題，但在TensorBoard中我無法使image選項卡正常工作，所以不知道這是否有幫助。我做了大量的谷歌搜索，當然，但我無法找到答案。

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Tensorflow標量對人類可讀文本的總結

我想檢查事件文件中標量的所有值。我不想合計統計數據由 tensorboard --inspect --event_file <summary_file> --tag <scalar_tag> 我想足以重建標量圖（即unsummarized排序（X，Y）對）的所有信息返回。我該如何使用tensorboard或TF Python API來做到這一點？

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Tensorboard Unble拿到第一個事件時間戳運行

我試圖想象我在一個遠程服務器訓練有素的一堂訓練課。我使用SCP複製在我的本地iMac電腦的文件。我試圖通過運行張量板來可視化數據。它運行tensorboard站點，但我無法獲得可視化。每個圖表都有一個零點。我在終端上得到這個警告。 WARNING:tensorflow:Unable to get first event timestamp for run 470_313_0.0001_2500_

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在Azure虛擬機上無法訪問TensorBoard

我在Azure上的Ubuntu 16.04虛擬機上進行了TensorFlow模型培訓。突然間，TensorBoard進程無法再從外面到達。網絡安全組應該被正確配置（見圖），正如我所說，它過去一直工作到今天晚上。我沒有改變機器上的任何東西。我可以做什麼檢查？任何提示？謝謝！