推出张量板 tensorboard --logdir=/home/vagrant/notebook

在tensorboard:6006>图表,它说没有找到图形定义文件.

要存储的曲线图中,创建一个tf.python.training.summary_io.SummaryWriter并且或者通过构造,或者通过调用其add_graph()方法通过曲线图.

import tensorflow as tf

sess = tf.Session()
writer = tf.python.training.summary_io.SummaryWriter("/home/vagrant/notebook", sess.graph_def)

但是页面仍然是空的,我怎么能开始玩张量板呢？

目前的张量板

结果想要

一个可以添加节点的空图,可编辑.

更新

看起来像tensorboard无法创建图表来添加节点,拖动和编辑等(我对官方视频感到困惑).

运行https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/g3doc/tutorials/mnist/fully_connected_feed.py,然后tensorboard --logdir=/home/vagrant/notebook/data才能查看图表

然而,似乎tensorflow只提供查看摘要的能力,没有什么不同,使其脱颖而出

在打开的TensorBoard会话中快速查看最新事件文件中的更新图表的最佳方法是什么？重新运行我的Python应用程序会导致使用可能的新事件/图形创建新的日志文件.但是,TensorBoard似乎没有注意到这些差异,除非重新启动.

我的TensorBoard图表处理我的TensorFlow代码的连续运行,就像它们都是同一运行的一部分一样.例如,如果我首先运行我的代码(下面),FLAGS.epochs == 10然后重新运行FLAGS.epochs == 40我得到

在第一次运行结束时"循环"以开始第二次运行.

有没有办法将我的代码的多次运行视为不同的日志,例如,可以比较或单独查看？

from __future__ import (absolute_import, print_function, division, unicode_literals)

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

# Basic model parameters as external flags.
flags = tf.app.flags
FLAGS = flags.FLAGS
flags.DEFINE_float('epochs', 40, 'Epochs to run')
flags.DEFINE_integer('mb_size', 40, 'Mini-batch size. Must divide evenly into the dataset sizes.')
lags.DEFINE_float('learning_rate', 0.15, 'Initial learning rate.')
flags.DEFINE_float('regularization_weight', 0.1 / 1000, 'Regularization lambda.')
flags.DEFINE_string('data_dir', './data', 'Directory to hold training and test data.')
flags.DEFINE_string('train_dir', …

我认为它是某种移动平均线,但有效范围在0到1之间.

TensorBoard 1.1.0的图像历史记录.我想更精确地设置滑块的位置(在黑色图像的顶部7),以便能够选择任何步骤.现在我只能在步骤2050或2810之间选择.这可能吗？

也许在10个常数被硬编码的来源中的位置？

我正在通过本教程使用 tensorboard https://pytorch.org/tutorials/intermediate/tensorboard_tutorial.html#设置 pytorch（v1.3.0 通过 conda）

但在台阶上

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

# default `log_dir` is "runs" - we'll be more specific here
writer = SummaryWriter('runs/fashion_mnist_experiment_1')

我不断收到错误

---------------------------------------------------------------------------
ModuleNotFoundError                       Traceback (most recent call last)
C:\ProgramData\Anaconda3\envs\fastai_v1\lib\site-packages\torch\utils\tensorboard\__init__.py in 
      1 try:
----> 2     from tensorboard.summary.writer.record_writer import RecordWriter  # noqa F401
      3 except ImportError:

ModuleNotFoundError: No module named 'tensorboard.summary'; 'tensorboard' is not a package

During handling of the above exception, another exception occurred:

ImportError                               Traceback (most recent call last)
c:\Users\matt\Documents\code\playground\tensorboard.py in 
----> 1 from …

TensorBoard是一个很棒的工具,但它可以更强大吗？下图显示了TensorBoard中的可视化.

它由以下代码调用:

tf.image_summary('images', images, max_images=100)

正如API建议的那样,最后一位是"图像编号",在这种情况下从0到99,因为我指定了max_images = 100.我想问一下,如果我可以将这个图像的标签附加到文本中？这将是一个很棒的功能,因为它允许用户在训练期间实时查看图像及其各自的标签.在某些图像被完全贴错标签的情况下,可以实现修复.换句话说,我希望下图中的相应文字是:

images/image/9/5
images/image/39/6
images/image/31/0
images/image/30/2
where last digit is the label.

谢谢!

keras能够使用keras.callbacks.TensorBoard以张量板可编码格式导出其中一些训练数据

但是,它不支持在tensorboard中嵌入可视化.

有没有解决的办法？

刚开始使用Tensorflow,但我无法在我的cmd上使用tensorboard命令,它会给出错误命令

C:\Users\tushar\PycharmProjects>tensorboard --logdir="NewTF"
'tensorboard' is not recognized as an internal or external command,
 operable program or batch file.

我正在使用窗口10并安装了tensorboard库/

我添加了一个回调来降低学习率:

 keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.5, patience=100, 
                                   verbose=0, mode='auto',epsilon=0.00002, cooldown=20, min_lr=0)

这是我的张量回调:

keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='./graph/rank{}'.format(hvd.rank()), histogram_freq=10, batch_size=FLAGS.batch_size,
                            write_graph=True, write_grads=True, write_images=False)

我想确保它在我的训练期间被踢了,所以我想把学习率输出到tensorbaord.But我找不到我可以设置的地方.

我还检查了优化器api,但没有运气.

keras.optimizers.Adam(lr=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=None, decay=0.0, amsgrad=False)

那么如何将学习率输出到tensorboad？