在TensorFlow中,最常用的可视化方法有三种途径,分别为TensorFlow与OpenCv的混合编程、利用Matpltlib进行可视化、利用TensorFlow自带的可视化工具TensorBoard进行可视化。这三种方法,在前面博客中都有过比较详细的介绍。但是,TensorFlow中最重要的可视化方法是通过TensorBoard、tf.summary和tf.summary.FileWriter这三个模块相互合作来完成的。
阅读本文以了解更多关于TensorFlow的知识,并了解如何在项目中使用它。 TensorFlow教程 目的:在今天的TensorFlow教程中,我们将学习什么是TensorFlow,它在哪里使用,它
随着 TensorFlow 在研究及产品中的应用日益广泛,很多开发者及研究者都希望能深入学习这一深度学习框架。本文介绍了TensorFlow 基础,包括静态计算图、张量、TensorBoard 可视化和模型参数的保存等。
在诸如自然语言处理、推荐系统构建等深度学习研究的许多方面,词汇嵌入和高维数据无处不在。谷歌最近开源了 embedding project 项目,此项目是一个交互式、协作、可视化工具,可用于高维数据的可视化。该项目是在欧几里得空间中实现点到空间数据的映射。许多类型的大数据需要进行可视化,这些可视化包括图表、神经网络、记录关于权重的参数摘要,sigmoid 激活函数,以及机器学习模型的精度。
机器之心编译 参与:张倩、刘晓坤 随着 TensorFlow 在研究及产品中的应用日益广泛,很多开发者及研究者都希望能深入学习这一深度学习框架。而在昨天机器之心发起的框架投票中,2144 位参与者中有 1441 位都在使用 TensorFlow 框架,是所有框架中使用率最高的。但 TensorFlow 这种静态计算图有一定的学习成本,因此也阻挡了很多准备入坑的初学者。本文介绍了学习 TensorFlow 的系列教程,旨在通过简单的理论与实践帮助初学者一步步掌握 TensorFlow 的编程
这一系列教程分为 6 部分,从为什么选择 TensorFlow 到卷积神经网络的实现,介绍了初学者所需要的技能。机器之心在本文介绍了 PyTorch 和 Caffe 等深度学习框架的优缺点及 TensorFlow 基础,包括静态计算图、张量、TensorBoard 可视化和模型参数的保存等。
机器学习通常涉及在训练期间可视化和度量模型的性能。有许多工具可用于此任务。在本文中,我们将重点介绍 TensorFlow 的开源工具套件,称为 TensorBoard,虽然他是TensorFlow 的一部分,但是可以独立安装,并且服务于Pytorch等其他的框架。
最近,TensorFlow 提供了中文版的教程(Tutorials)和指南(Guide)。
本文介绍了TensorFlow R1.2版本的安装、使用、发展、教程和资源等方面的内容。
在TensorFlow中,最常用的可视化方法有三种途径,分别为TensorFlow与OpenCv的混合编程、利用Matpltlib进行可视化、利用TensorFlow自带的可视化工具TensorBoard进行可视化。
完整内容主要介绍使用TensorFlow开发的深度神经网络如何部署在NVIDIA Jetson上,并利用TensorRT加速到5倍。
Tensorflow实战Google深度学习框架: https://github.com/caicloud/tensorflow-tutorial/tree/master/Deep_Learning_with_TensorFlow/1.4.0
虽然这次课程偏向实际操作,但是官方依旧非常友好地默认大家都是新手,从基础概念上开始逐步引入。
如果你在读这篇文章,那么你可能已经开始了自己的深度学习之旅。如果你对这一领域还不是很熟悉,那么简单来说,深度学习使用了「人工神经网络」,这是一种类似大脑的特殊架构,这个领域的发展目标是开发出能解决真实世界问题的类人计算机。为了帮助开发这些架构,谷歌、Facebook 和 Uber 等科技巨头已经为 Python 深度学习环境发布了多款框架,这让人们可以更轻松地学习、构建和训练不同类型的神经网络。本文将详细介绍和比较两种流行的框架: TensorFlow 与 PyTorch。
机器之心编译 选自:GitHub 参与:路雪、刘晓坤 Luminoth 是一个开源的计算机视觉工具包,目前支持目标检测和图像分类,以后还会有更多的扩展。该工具包在 TensorFlow 和 Sonnet 上用 Python 搭建而成,易于使用、训练、理解结果。本文介绍了 Luminoth 及其安装过程。 GitHub 页面:https://github.com/tryolabs/luminoth Luminoth 是一个开源的计算机视觉工具包,目前支持目标探测和图像分类,但以后会有更多的扩展。该工具包在 T
在我们的炼丹过程中,如果能够使用丰富的图像来展示模型的结构,指标的变化,参数的分布,输入的形态等信息,无疑会提升我们对问题的洞察力,并增加许多炼丹的乐趣。
编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】:本文接续Tensorboard详解(上篇)介绍Tensorboard和总结Tensorboard的所有功能并有代码演练。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。 1. Tensorflow监控指标可视化 除了GRAPHS栏目外,tensorboard还有IMAGES、AUDIO、SCALARS、HISTOGRAMS、DISTRIBUTIONS、FROJECTOR、TEXT、PR CURVES、PROFILE九个栏目,本小节将详细介绍这些
torch包包含多维张量的数据结构,并定义了多维张量的数学运算。此外,它还提供了许多实用程序来高效地序列化张量和任意类型,以及其他有用的实用程序。它有一个CUDA的副本,可以让你运行你的张量计算在一个NVIDIA GPU,并且计算能力>= 3.0。
Tensorflow是最受欢迎的免费开放源代码机器学习库之一,可帮助您执行各种机器学习和深度学习项目。它可以用于各种任务,包括训练,推理,可视化ML和DL模型。它还提供了各种各样的预训练模型。
数据科学家的工作艰巨,这已不是什么秘密。感觉就像很久以前,每个人都在谈论数据科学是21 世纪最性感的工作。哎呀,这么久了,人们还亲自见面呢!今天,性感开始失去光泽。人们认识到,几乎不可能找到 2012 年每个 CEO 眼中的独角兽数据科学家。你知道那个,数学家 / 统计学家 / 计算机科学家 / 数据工程师 / 行业专家。事实证明,很难在一个大脑中找到所有这些令人敬畏的东西。
人们可以使用TensorFlow的所有高级工具如tf.contrib.learn和Keras,能够用少量代码轻易的建立一个卷积神经网络。但是通常在这种高级应用中,你不能访问代码中的部分内容,对深层次的原理缺乏理解。 在本教程中,我将介绍如何从零开始使用底层的TensorFlow构建卷积神经网络,并使用TensorBoard可视化我们的函数图像和网络性能。本教程需要你了解神经网络的一些基础知识。在整篇文章中,我还将把卷积神经网络的每一步都分解为绝对的基础知识,以便你可以充分理解图中每一步发生的情况。通过从头开
TensorBoard是Tensorflow自带的一个强大的可视化工具,也是一个web应用程序套件。在众多机器学习库中,Tensorflow是目前唯一自带可视化工具的库,这也是Tensorflow的一个优点。学会使用TensorBoard,将可以帮助我们构建复杂模型。
该文介绍了如何使用TensorFlow创建一个简单的分类器,通过在输入中添加噪声来训练模型,并利用计算图对数据进行操作。文章还介绍了如何将操作连接在一起以创建更复杂的计算图,并演示了如何使用TensorBoard可视化计算图。
AI科技评论按:本文是介绍用TensorFlow构建图像识别系统的第三部分。 在前两部分中,我们构建了一个softmax分类器来标记来自CIFAR-10数据集的图像,实现了约25-30%的精度。 因为有10个不同可能性的类别,所以我们预期的随机标记图像的精度为10%。25-30%的结果已经比随机标记的结果好多了,但仍有很大的改进空间。在这篇文章中,作者Wolfgang Beyer将介绍如何构建一个执行相同任务的神经网络。看看可以提高预测精度到多少!AI科技评论对全文进行编译,未经许可不得转载。 关于前两部分
必须在模型的其他操作运行之前先明确地完成变量初始化,最简单的方法是添加一个给所有变量初始化的操作,并在模型使用前首先运行该操作
TensorFlow是一个由Google创建的开源软件库,用于实现机器学习和深度学习系统。这两个名称包含一系列强大的算法,它们共享一个共同的挑战——让计算机学习如何自动识别复杂模式和/或做出最佳决策。
Pytorch是一个基于Python的机器学习库。它广泛应用于计算机视觉,自然语言处理等深度学习领域。是目前和TensorFlow分庭抗礼的深度学习框架,在学术圈颇受欢迎。
PyTorch 作为 Facebook 开发和维护的一个开源框架,近来的发展势头相当强劲。自 2017 年初首发以来,PyTorch 灵活、动态的编程环境及对用户友好的界面使其非常适用于快速实验,因此在社区内迅速发展壮大。
项目地址:https://github.com/gordicaleksa/pytorch-GAT
使用PyTorch Profiler进行性能分析已经一段时间了,毕竟是PyTorch提供的原生profile工具,个人感觉做系统性能分析时感觉比Nsys更方便一些,并且画的图也比较直观。这里翻译一下PyTorch Profiler TensorBoard Plugin的教程并分享一些使用经验,我使用的时候也是按照这个教程来来的,有一点不一样的是可以在vscode里面直接安装TensorBoard插件,然后Command+Shift+P打开vscode的命令行窗口输入TensorBoard启用TensorBoard插件并把PyTorch Profiler输出的日志文件所在的文件夹路径传给它就可以直接在vscode里面查看可视化Profile结果了。
本节学习来源斯坦福大学cs20课程,有关自学与组队学习笔记,将会放于github仓库与本公众号发布,欢迎大家star与转发,收藏!
目前,Python 深度学习领域已经涌现出多个由科技界巨头如 Google、Facebook 和 Uber 等公司公开发布的框架,这些框架旨在帮助开发者构建先进的计算架构。对于刚接触这一领域的你来说,深度学习是计算机科学中的一个分支,它通过模仿人脑结构的人工神经网络,赋予计算机以类似人类的智能,使其能够解决现实世界的问题。
疫情在家的这段时间,想系统的学习一遍 Pytorch 基础知识,因为我发现虽然直接 Pytorch 实战上手比较快,但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂,这样学习起来感觉很不踏实,对 Pytorch 的使用依然是模模糊糊,跟着人家的代码用 Pytorch 玩神经网络还行,也能读懂,但自己亲手做的时候,直接无从下手,啥也想不起来, 我觉得我这种情况就不是对于某个程序练得不熟了,而是对 Pytorch 本身在自己的脑海根本没有形成一个概念框架,不知道它内部运行原理和逻辑,所以自己写的时候没法形成一个代码逻辑,就无从下手。这种情况即使背过人家这个程序,那也只是某个程序而已,不能说会 Pytorch,并且这种背程序的思想本身就很可怕, 所以我还是习惯学习知识先有框架(至少先知道有啥东西)然后再通过实战(各个东西具体咋用)来填充这个框架。而「这个系列的目的就是在脑海中先建一个 Pytorch 的基本框架出来,学习知识,知其然,知其所以然才更有意思 ;)」。
机器之心整理 参与:吴欣 据百度技术经理祖明的知乎文章介绍,2018 年 1 月 16 日,百度发布开源产品 ECharts(echarts.baidu.com)的最新大版本 4.0,新版本在产品的性能、功能、易用性等各个方面进行了全面提升。此外,百度还一起发布了 ECharts GL 1.0 正式版,ZRender 4.0 全新版本,WebGL 框架 ClayGL、深度学习框架 VisualDL 等数据可视化产品。祖明还提到,随着这些产品的发布,百度正式公布全新升级的数据可视化品牌----「百度数据可视化
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TensorFlow是Google的一个开源软件库,广泛用于数值计算。它使用可在许多不同平台上共享和执行的数据流图。
摘要: Tensorflow作为当下最流行的深度学习框架,实现ConvNet(CNN)自然是轻而易举,但是本文创造性的使用的TensorBoard来图形化展示CNN实现过程,极大的提高了研究者的对自己模型的管理能力。 首先了解TensorBoard是什么?解开你心中的疑惑! 在本教程中,我将介绍如何使用TensorFlow,从头开始构建卷积神经网络,并使用TensorBoard可视化我们的图形及神经网络性能。如果您不了解完全神经网络的一些基础知识,我强烈建议您首先看另一个教程关于TensorFlow。在这
翻译自博客:IMPLEMENTING A CNN FOR TEXT CLASSIFICATION IN TENSORFLOW 原博文:http://www.wildml.com/2015/12/implementing-a-cnn-for-text-classification-in-tensorflow/ github:https://github.com/dennybritz/cnn-text-classification-tf 在这篇文章中,我们将实现一个类似于Kim Yoon的卷积神经网络语句分类
專 欄 ❈那只猫,Python中文社区专栏作者,Python中文社区新Logo设计人,纯种非CS科班数据分析人,沉迷Keras。在Cambridge做了点小事,深度学习的小学生。❈— 目录: Tensorflow在Windows10的安装 Tensorflow,那么什么是Tensor? 为什么Tensorflow那么受欢迎? CNTK分析。 Reference Tensorflow在Windows10的安装 在Windows玩了很久的Tensorflow,但由于某些不可抗因素,硬是格式化了Windows。
Facebook F8 大会主要面向围绕该网站开发产品和服务的开发人员及企业家,大会通常包括主题演讲以及 Facebook 新产品、新工具的发布。其名称源自 Facebook 的 8 小时黑客马拉松竞赛。
今天为大家介绍可应用于Tensorflow代码的VeriTensor代码方法,以使调试起来更加有效。
在上一篇文章“神经网络剪枝2019”(点击文末阅读原文可以打开知乎原文)中,我们回顾了一些关于修剪神经网络的优秀文献。我们了解到,剪枝是一种模型优化技术,包括去掉权重张量中不必要的值。这使模型更小且精度和基线模型非常接近。 在本文中,我们将通过一个示例来应用剪枝,并查看对最终模型大小和预测误差的影响。
在深度学习中可视化模型的训练过程有助于我们分析模型的状态。可视化训练过程的库很多,我们将一些常用的库集成到 MMCV 中方便用户使用。在 MMCV 中使用这些库只需简单配置。在本文中将介绍这些库以及它们在 MMCV 中的使用方法。
神经网络是复杂、多维、非线性的数组运算。如何在避免过于复杂或重复的情况下呈现深度学习模型架构的重要特征呢?又该以何种方式清晰直观、启发性地呈现它们呢?(好看也是加分项!)无论研究还是教学项目对此都没有固定标准。
[1]Tensorflow实战Google深度学习框架: https://github.com/caicloud/tensorflow-tutorial/tree/master/Deep_Learning_with_TensorFlow/1.4.0
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