• 总根 >计算机与教育 >课程 >高等教育课程 >本科课程 >模式识别与人工智能 >zstu-(2021-2022)-1 >学生作业目录 >2019329621284潘丽红

  • 作业八

    摘要

    tensorBoard可以记录与展示以下数据形式:标量、图片、音频、计算图、数据分布、直方图、嵌入向量 tensorBoard的可视化过程如下:1.首先建立一个计算图,从这个计算图中能获取某些所需数据的信息。2.确定要在计算图中的哪些节点放置summary相关操作以记录信息,可使用tf.summary.scalar()记录标量,使用tf.summary.histogram()记录数据的直方图,使用tf.summary.distribution()记录数据的分布

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    tensorBoard可以记录与展示以下数据形式:标量、图片、音频、计算图、数据分布、直方图、嵌入向量

    tensorBoard的可视化过程如下:1.首先建立一个计算图,从这个计算图中能获取某些所需数据的信息。2.确定要在计算图中的哪些节点放置summary相关操作以记录信息,可使用tf.summary.scalar()记录标量,使用tf.summary.histogram()记录数据的直方图,使用tf.summary.distribution()记录数据的分布图,使用tf.summary.image()记录图像数据等。3.这些操作步骤不会真的执行计算,除非发送通知命令其执行,或者被其他的需要执行的operation所依赖。而创建的summary操作其实并不被其他节点所依赖,因此需要特意地去运行所有地summary节点。但是,一份程序可能有很多这样的summary节点,要手动逐个启动,非常繁琐,因此可以使用tf.summary.merge_all()将所有summary节点合并成一个节点,只要运行这个节点,就能产生所有之前设置的summary数据。4.使用tf.summary.FileWriter()将运行后输出的数据都保存到本地磁盘中。5.运行整个程序,并在命令行输入运行TensorBoard的指令,再打开Web端可查看可视化的结果。


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