tensorboard

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    我试图显示我在tensorboard中的嵌入。当我打开tensorboard的嵌入选项卡时,我得到:“计算PCA ...”和张量板无限地挂起。 在此之前,它确实加载我的形状张量200x128。它也可以找到元数据文件。 我试着在TF版本0.12和1.1上得到相同的结果。 features = np.zeros(shape=(num_batches*batch_size, 128), dtype=fl

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    Tensorflow初学者在这里。 我有一段代码在一组图像上进行训练和验证(一起)。每隔一段时间,在训练循环中,我都会执行验证并从验证数据集中获取损失。我总结了结果并使用张量板来查看我的可视化。 我的问题是,我数了两次我的损失,我不应该。我的代码会清楚发生了什么 找那些已经分割为训练和验证集的一些图片,还建立了神经网络: images, labels = ( self._input_

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    我跑这个代码片段: 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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    我写了一个张量板代码,当我运行时,它说“试图使用一个封闭的会话”。有人告诉我如何解决这个问题吗?这里是代码: # 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,并决定使用HyperGAN来实现我的算法。它是使用TensorFlow的DCGAN封装。 HyperGAN使用TF的检查点方法保存输出。 后来,我试图使用运行负载的模型: import tensorflow as tf sess=tf.Session() saver = tf.train.import_meta_graph('my_test_model-1000.meta'

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    我想在循环中运行相同的训练和测试,同时更改一些参数。每次培训完成后,Tensorflow都会生成一个新的Tensorboard目录。 而这正是我的问题: ........................ def generatingTBFolder(index): global TB_Folder TB_Folder ='TB_Graphs_'+str(index) w

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    当我使用tensorboard在CMD与win10 d:\蟒文档\ tensorflow> tensorboard --logdir = d:\蟒文档\ tensorflow 启动TensorBoard b'47' 在http://0.0.0.0:6006 但是当我打开网页,它显示 ‘拨号TCP 0.0.0.0:6006:connectex:请求的地址不在其上下文中有效。’ 我试图本地主机:600

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    请你能帮我跑张量板。 按照说明here我使用pip install在虚拟linux环境中安装了tensorflow v1.1。 我试图运行tensorboard mnist_with_summaries.py 的MNIST例如当我从我的本地环境tensorboard运行我收到以下错误。存在指定的文件夹中 摘要文件,我试图从我的浏览器中查看tensorboard在 的http:// {服务器IP}:

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    我rying,以可视化word2vec的结果,以使用tensorboard的嵌入页面。经过调试,挖掘大量代码的我来到这tensorboard成功运行,读取confguration文件,读取文件TSV但现在的嵌入页面不显示数据点。 (打开页面时,我可以看到菜单,项目等),这是我的配置文件: 的嵌入{ tensor_name: 'word_embedding' metadata_path: 'C:\

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    即使日志目录中存在检查点文件,嵌入式投影机也不会显示任何内容。 我的代码文件的修改版本:https://github.com/normanheckscher/mnist-tensorboard-embeddings:从mnist_t-sine.py。它已被修改为绘制嵌入直方图(没有太大意义,但只是为了检查张量板是否工作)。 这里是我的代码:https://drive.google.com/open