tensorboard

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    私はクラウドMLエンジンジョブを実行しています。私のテンソルボードプロットは、ステップ数が増えるにつれて隠れ層のゼロ値の割合が1に向かって着実に増加していることを示しています。このプロットはどのように解釈されるべきですか?ゼロ値がゼロになると、モデルが予測していることについてモデルがより確かなものになっていることが示唆されます。

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    私は最初のテンソルフローコードを書きましたが、テンソルボードでビジュアル化しようとしていますが、実行しようとしたときに : (tensorboard --logdir =パス/に/ログ/ディレクトリ) と私は働く任意のサイト上の任意の記事を見つけるカント: (オペレータに割り当てることができませんでSyntaxErrorを:)打ちます問題を解決する明確にするために、これらは私が見たスレッドの例で、

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    私はTensorBoardを使用しようとしていますが、各コンバ層、ロジット、ロス関数に対してtf.summary.histogram()を使用します。 私は可視化を見るためにtensorboard --logdir = 'TB_dir' --port=6006コマンドを書くとき、それはまた、ヒストグラム情報を表すものではありません、それは私にこれを提供します:: WARNING:tensorflo

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    列車と評価時間の両方でMLエンジン実験でいくつかの要約スカラーを出力しようとしています。 tf.summary.scalar('loss', loss)は、テンソルボード内の同じプロットでトレーニングと評価の両方について要約スカラーを正しく出力しています。しかし、私はまた、列車と評価時間の両方で他のメトリックを出力しようとしており、列車時間にのみ出力しています。コードはすぐにtf.summary.

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    通常、学習時に生成された画像をモニタするのに、tf.summary.image()を使用します。 8(またはそれ以上)の入力画像 8(またはそれ以上)は、すべてのウィンドウを開いて、画像 8(またはそれ以上)のグランドトゥルース画像 オープニングTensorBoardイメージ]タブで を生成しましたブラウザのズームを50%に設定すると、すべての画像を1つのウィンドウで見ることができます。 昨日、私

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    Pythonでファイルを作成する方法がありますが、これはTensorBoardによる視覚化が可能です(here参照)。私はこのコードを試して、うまくいきます。 import tensorflow as tf a = tf.add(1, 2,) b = tf.multiply(a, 3) c = tf.add(4, 5,) d = tf.multiply(c, 6,) e = tf.mu

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    私はWin7 x64、TensorFlow(GPU)1.3.0、TensorBoard 0.1.5、Python 3.6、CUDA 8.0を持っています。 テンソルボードはうまくいきますが、私が試してみると、テンソルボードに余分なライン/出力はありません。 これは間違いありませんか? D:>tensorboard --logdir=tr:C:\Users\Martin\tmp.tf\04_hist

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    私は2つの値を掛ける単純なpythonプログラムを作成し、テンソルボードグラフを作成すると予想されます。 私はWindows - CPUマシンを使用しています。 そして、それは名前のログディレクトリのパスに必要なグラフのイベントファイルを生成した私のプログラムを実行した後、私はtensorboard開始するには、以下のコマンドを使用しevents.out.tfevents.1504266616.L

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    私はEstimatorを使用してネットをトレーニングしています。私はTensorboardで監視したい。以下のような見積もり請求物事のためのブログ: "The training will output information like the global step, loss, and accuracy over time on the terminal output. Besides thi

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    私はテンソルフローが新しく、最近テンソルボードを使ってデータの視覚化を少しでも始めました。 モニタリングスカラーの水平軸(電車と検証での精度と損失を監視する)を反復数の代わりにエポック番号を表示するように変換できるかどうかは疑問でした。 私はそれを行う方法を考えることができる唯一の方法は、サンプリングの頻度が1エポックあたり1回であることですが、元のサンプリング解像度を維持することに興味があります