tensorboard

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在tensorboard（TF V1.0.1）新嵌入的可视化能力，工作我有困难加上标签它显示的点。基本上，当我尝试添加这个元数据时，嵌入工具挂起并且从不加载。不幸的是，目前这个工具的文档很少。我被训练250级监督分类（上像AlexNet），并使用嵌入工具，训练中我可以想像最终FC层（FC8）的罚款。但是，只要我添加了一些代码来添加标签的情节，即通过类（而不是所有的蓝色）获得不同颜色的点（标签永

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张量流和张量板的黑暗奥秘在训练中使用交叉验证。奇怪的图表显示

这是我第一次使用张量板，因为我得到一个奇怪的错误为我的图。这是我得到的，如果我打开'STEP'窗口。但是，这是我得到的，如果我打开'相对'。（打开'WALL'窗口时相似）。除此之外，为了测试模型的性能，我每隔几个步骤应用交叉验证。这种交叉验证的准确性从约10％（随机猜测）下降到一段时间后的0％。我不确定我犯了什么错误，因为我不是张力流专家，但我怀疑我的问题是在图形构建中。代码如下所示： d

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Tensorboard：如何连接到hdfs目录

我已经使用TensorflowOnSpark来训练启用张量板（store_true）的RNN模型。摘要事件已记录在HDFS目录中。如何使用张量板可视化RNN事件（从hdfs目录）？我试图使用hdfs日志目录启动tensorboard，但未能以消息“hdfs not supported”开头。如果有人有任何想法，请让我知道。

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TensorBoard更改图片滑块步骤

TensorBoard 1.1.0的图片历史。我想更准确地设置滑块的位置（在黑色图像的顶部），以便能够选择任何步骤。现在我只能选择例如在步骤2050或2810之间。这可能吗？也许10位常量硬编码的地方？

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如何使用tensorboard与tf.estimator.Estimator

我正在考虑将我的代码库移动到tf.estimator.Estimator，但我找不到如何将它与tensorboard摘要结合使用的示例。 MWE： import numpy as np import tensorflow as tf tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO) # Declare list of features, we only

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增加对直方图

自定义汇总的protobuf我知道这是可以添加一些自定义从图形外面总结： summary = tf.Summary() summary.value.add(tag='myVar',simple_value=myVar) summary_writer.add_summary(summary, step) 不过，我想这样做有直方图。当我看着summary_pb2.py似乎tf.Summary

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TensorFlow - 绘制摘要时删除名称范围？

我目前正在构建我的两次作业，一次用于训练，一次用于验证variable_scope设置为reuse=True，以确保我只有一组训练重量。为了虽然组织运营，我换的操作建筑物呼吁培训在 with tf.name_scope='train': ，同样做同样的验证。这让我轻松地创建一些总结挂钩，通过简单地调用 tf.summary.merge(tf.get_collection(tf.GraphKe

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如何在Linux中打开tensorboard端口？

我有一些tensorboard数据，我希望我的服务器让我看到数据。我不想将tensorboard数据文件发送到我的电脑，所以如果我可以远程访问他们，这将是理想的选择。如何做到这一点？我会假设服务器只是将其作为普通网站托管？什么是Tensorboard这个命令？我知道，当地一个可以这样做： tensorboard --logdir=path/to/log-directory 然后再去浏览器来做

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Keras - 是否可以查看模型的重量和偏差

我刚刚开始使用Keras并构建了一个Q-learning示例程序。我创建了一个张量板回调函数，并将其包含在对model.fit的调用中，但TensorBoard中唯一显示的是丢失和网络图的标量总结。有趣的是，如果我打开图中的密集图层，我会看到一个标有“bias_0”的小图标和一个标有“kernel_0”的小图标，但我没有看到它们出现在TensorBoard中的分布或直方图选项卡上，我在纯张量流中建

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Tensorboard错误'无法将AdamOptimizer转换为张量或操作。'

我做了一个DNN回归模型来预测我们在数据表中没有的结果，但是我无法生成张量板。此代码从https://deeplearning4j.org/linear-regression.html 以及香港大学金炯勋撰写的讲稿。 import tensorflow as tf import numpy as np tf.set_random_seed(777) #for reproduc