相关疑难解决方法(0)

我正在尝试解析从curl请求返回的JSON,如下所示:

curl 'http://twitter.com/users/username.json' |
    sed -e 's/[{}]/''/g' | 
    awk -v k="text" '{n=split($0,a,","); for (i=1; i<=n; i++) print a[i]}'

以上将JSON拆分为字段,例如:

% ...
"geo_enabled":false
"friends_count":245
"profile_text_color":"000000"
"status":"in_reply_to_screen_name":null
"source":"web"
"truncated":false
"text":"My status"
"favorited":false
% ...

如何打印特定字段(用-v k=text？表示)？

我目前使用Tensorboard使用经本所概述的下方回调SO后如下图所示。

from keras.callbacks import ModelCheckpoint

CHECKPOINT_FILE_PATH = '/{}_checkpoint.h5'.format(MODEL_NAME)
checkpoint = ModelCheckpoint(CHECKPOINT_FILE_PATH, monitor='val_acc', verbose=1, save_best_only=True, mode='max', period=1)

当我运行 Keras 的密集网络模型时，出现以下错误。我在使用我的任何其他模型以这种方式运行 Tensorboard 时没有遇到任何问题，这使得这个错误非常奇怪。根据这个Github 帖子，官方的解决方案是使用官方的 Tensorboard 实现；但是，这需要升级到 Tensorflow 2.0，这对我来说并不理想。任何人都知道为什么我会收到此特定密集网的以下错误，并且是否有有人知道的解决方法/修复方法？

AttributeError Traceback（最近一次调用最后一次） in () 26 batch_size=32, 27 class_weight=class_weights_dict, ---> 28 callbacks=callbacks_list 29 ) 30

2 帧 /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/keras/callbacks.py in _call_batch_hook(self, mode, hook, batch, logs) 245 t_before_callbacks = time.time() 246 用于回调在 self.callbacks 中：--> 247 batch_hook = getattr(callback, hook_name) 248 batch_hook(batch, logs) 249 self._delta_ts[hook_name].append(time.time() - t_before_callbacks)

AttributeError: 'ModelCheckpoint' 对象没有属性 'on_train_batch_begin'

我奔跑的密网

from tensorflow.keras …

我试图在Google Cloud上的Docker上显示来自TensorFlow的TensorBoard.

http://tensorflow.org/how_tos/summaries_and_tensorboard/index.md

tensorboard --logdir ./

我在Google Cloud上运行Apache(可能是我的第一个容器"ai-unicorn"Docker制作了自己的容器"docker-playground").我可以在http://104.197.119.57/上看到Google Cloud的默认页面.

我在Google Cloud上启动TensorBoard,如下所示:

root@6cf64fd299f0:/# tensorboard --logdir ./ Starting TensorBoard on port 6006 (You can navigate to http://localhost:6006)

我使用端口6006尝试了名为"在自定义端口上的浏览器窗口中打开"的Google Cloud SSH选项.

它显示:"我们无法连接到端口6006上的VM."

从Google Cloud查看TensorBoard的正确方法是什么？

我收到了这个错误，尽管我看过的所有地方file_writer = tf.summary.FileWriter('/path/to/logs', sess.graph)都提到了this和this的正确实现。

这是错误：

回溯（最近一次调用）：文件“tfvgg.py”，第 304 行，在 writer = tf.summary.FileWriter(“/tmp/tfvgg”, sess.graph) AttributeError: module 'tensorflow.python.summary.summary'没有属性“FileWriter”

这是我正在使用的代码：

# init
sess = tf.Session()
writer = tf.summary.FileWriter("/tmp/tfvgg", sess.graph)
init = tf.initialize_all_variables()
sess.run(init)

FileWriter与其他summary方法一样，正确的使用方法是否发生了变化？

是否可以在 Colaboratory 中使用 Tensorboard。在本地运行 tensorboard 会显示有关模型行为的丰富信息，例如损失等。与 Colaboratory（https://colab.research.google.com）一起工作时是否可以获得相同的信息。

所以我在谷歌 Colab 的笔记本上运行 TensorBoard，当我检查图像选项卡时，我得到的只是每一层的一些黑色或灰色方块： 为什么我得到这些类型的图像而不是正确的图像？我唯一能想到的是，我通过这种方法在 Google colab 上使用 TensorBoard，这可能会搞砸一些事情。

这是我使用的代码：

tensorboard = TensorBoard(
    log_dir=r'./logs/{}'.format('main_model'),
    write_graph=True,
    write_grads=True,
    histogram_freq=1,
    write_images=True,
)

在使用Google Colaboratory训练网络时，我想使用visdom。