tensorboard

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我试了一些tensorboard demo。该代码运行正常，我跑了tensorboard --logdir log/后，我得到了以下控制台输出这表明一切都已经很不错了： (dlnd-tf-lab) ->tensorboard --logdir log/ Starting TensorBoard b'47' at http://0.0.0.0:6006 (Press CTRL+C to quit

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如何直观显示损失和准确性最好？

我在张量流中编写了一个卷积神经网络来执行mnist数据集。一切正常，但我想要在tensorboard中可视化模型。我该怎么做？这里是我的代码： from __future__ import print_function import tensorflow as tf # Import MNIST data from tensorflow.examples.tutorials.mnist

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如何防止从tf.scalar_summary迁移到tf.summary.scalar的摘要（或范围）“扩散”？

返回before 2016-11-30我可以使用类似下面的TensorFlow/TensorBoard代码来创建一个包含变量'global_step_at_epoch'的单个作用域，该变量显示了在我的模型运行的每个时期达到的全局步骤。但是由于用summary.scalar代替scalar_summary，如下所示，我得到了每个时代的新范围。这样n时代已经结束后，我得到的范围和TensorBoar

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张量板中的日志缩放Y轴

TensorFlow的张量板中的对数尺度中的y轴是否可以显示？我权在我的神经网络的第一层下面的柱状图（分布）：从似乎重量分布基本上不变化，在所有的图像。虽然是真的，但我想看到对数刻度（y轴）的变化。可能吗？

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tensorflow中的事件文件的数量和名称？

tf.summary.FileWriter(logdir, sess.graph) 我发现在logdir中有多个事件文件。为什么？我认为它应该是一个。该名称的含义是什么，即：'events.out.tfevents.1496202271.host-name'。 '1496202271'在其中的含义是什么。 Thx。

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通过pip安装后的张贴错误

我最近试图通过pip安装tensorboard，详见README.md。安装被认为是成功的，但是当我在安装后尝试运行tensorboard时，我一直在收到导入/未定义的符号错误，如下所示。 Traceback (most recent call last): File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorboard/tensorbo

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当'tf.constant`没有显示在'tensorboard'中时，令人困惑的情况是什么？

以下是一些tf.constant显示在tensorboard中的工作代码，有些不显示。但是，我不知道为什么这些不显示。谁能帮我在这里？谢谢 import tensorflow as tf import numpy as np # tf.constant(value, dtype=None, shape=None, # name='Const', verify_shape=False)

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tensorflow .graph文件不生成

这些是示例代码。 import tensorflow as tf const1 = tf.constant(2) const2 = tf.constant(3) add_op = tf.add(const1,const2) mul_op = tf.mul(add_op,const2) with tf.Session() as sess: result,result2 = sess

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张量流图中的梯度是否计算错误？

张量流程中的一个非常简单的例子：min (x + 1)^2其中x是一个标量。该代码是： import tensorflow as tf x = tf.Variable(initial_value=3.0) add = tf.add(x, 1) y = tf.square(add) optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning

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TensorFlow与线程总结

我试图将摘要添加到我的异步运行的TensorFlow图。我已经在单线程的情况下运行了所有的东西，但是一旦我进入多线程，总结似乎就消失了。这里有一个玩具的例子，我试图做 import tensorflow as tf # 1.1.0 import threading class Worker: def __init__(self): self.x = tf.Variab