我无法找到如何添加摘要来可视化已使用tf.contrib.slim或定义的网络的权重tf.contrib.layers.
例如,如果我有:
net = slim.conv2d(net, ...)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
如何将权重和偏差添加到摘要中?
编辑:我刚看到我可以使用tf.contrib.layers.summarize_collection.这可能适用于我想做的事情.
在修补虚拟类时,我观察到不一致的行为:
class A:
def f(self, *args, **kwargs):
pass
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
如果我手动修补该功能:
call_args_list = []
def mock_fn(*args, **kwargs):
call_args_list.append(mock.call(*args, **kwargs))
with mock.patch.object(A, 'f', mock_fn):
A().f(1, 2)
print(call_args_list) # [call(<__main__.A object at 0x7f0da0c08b50>, 1, 2)]
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
正如预期的那样mock_fn,使用self参数 ( mock_fn(self, 1, 2)) 进行调用。
但是,如果我使用对象mock.Mock,则会以某种方式self从调用中删除参数:
mock_obj = mock.Mock()
with mock.patch.object(A, 'f', mock_obj):
A().f(1, 2)
print(mock_obj.call_args_list) # [call(1, 2)]
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
这种感觉很不协调。mock_obj被称为mock_obj(self, 1, 2), 还mock_obj.call_args == call(1, 2)。它self从 中删除了参数call_args。如何访问有界方法实例?
当我激活图像摘要训练模型多天时,我的.tfevent文件很大(> 70GiB).
我不想停用图像摘要,因为它允许我在训练期间可视化网络的进度.然而,一旦网络被训练,我不再需要这些信息(事实上,我甚至不确定是否可以使用张量板可视化以前的图像).
我希望能够从事件文件中删除它们,而不会丢失其他信息,如损失曲线(因为将模型比较在一起很有用).
解决方案是使用两个单独的摘要(一个用于图像,一个用于丢失),但我想知道是否有更好的方法.
我想以下面的方式创建一个消息对话框
例如:我的组合框有2个名称," chkbx "(复选框的符号名称)," txtedt "(文本字段的符号名称).
每当我从组合框下拉列表中选择chkbox或txtedt时,我的组合框应该分别将我连接到实际的checkbox和textedit元素.
状态栏上有一个" 显示对话框"按钮,当我按下该按钮时,它应该弹出选中的选项(复选框或行编辑)
请建议我怎么做.
编辑这里是代码和我面对的组合框选项的问题是,我既不能在我的消息对话框中获取图标也不知道我怎么能在消息对话框中看到复选框或行编辑,我是一个初学者和挣扎探索QML中使用的棘手方法..
import QtQuick 2.2
import QtQuick.Controls 1.2
import QtQuick.Dialogs 1.1
import QtQuick.Window 2.0
Item {
id: root
width: 580
height: 400
SystemPalette { id: palette }
clip: true
//! [messagedialog]
MessageDialog {
id: messageDialog
visible: messageDialogVisible.checked
modality: messageDialogModal.checked ? Qt.WindowModal : Qt.NonModal
title: windowTitleField.text
text: customizeText.checked ? textField.text : ""
informativeText: customizeInformativeText.checked ? informativeTextField.text : ""
onButtonClicked: console.log("clicked button " + clickedButton)
onAccepted: lastChosen.text …Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) tensorflow ×2
combobox ×1
mocking ×1
python ×1
qml ×1
qt-quick ×1
qt5 ×1
tensorboard ×1
unit-testing ×1