DocKer环境是Linux上启用TensorFlow GPU支持最简单的方法。Docker使用容器创建虚拟环境，将TensorFlow的安装与系统的其余部分隔离开来。TensorFlow程序在虚拟环境中运行，但与主机共享资源（访问目录、使用 GPU、连接到互联网等）。
假设上一步骤创建的容器名字是container_test，启动tensorboard服务
使用该环境，可快速训练出最符合您使用场景的lora模型。您有任何问题可在评论区进行留言
tensorboard --logdir=/tmp/tensorflow_logs 这句话执行时出现了下面错误 TensorBoard attempted to bind to port 6006, but it was already in use tensorboard --logdir=logs --port=8008 哎嘿，这个port是什么捏，端口号，我修改了端口号 然后出现了那个网址，假设是1.0.0.1:8080 好的，那么就直接访问就好了 如果是服务器的名字，那么就直接输入服务器的地址
pip install visdom下载后，第一次运行会Checking for scripts，下载一些文件，但是很慢，可用直接复制别人安装好的visdom下的static文件夹（直接从一台服务器复制到另一台，如果没有这些文件，可以参考visdom安装，安装2），30服务器在/home/user-name/.local/lib/python3.7/site-packages/visdom，38服务器在/home/user-name/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/visdom/。
下面就是他分享的4个tips。由于本文中涉及到的shell脚本过多，你可以去文末地址中查看所有脚本的源代码。
最近，有位来自ETHZ的学生分享了一些Shell小技巧。对程序员来说，这些技巧更重要的是让你的思维从琐碎小事中解脱出来，大大提高了工作效率。
代码运行完成之后，可以用bash脚本一键浏览器访问tensorboard终端：
本系列推送主要参考： Stanford University CS20SI: Tensorflow for Deep Learning Research. TensorFlow哲学 separates definition of computations from their execution 对定义计算，计算的执行，做了分离。 01 — Tensor是什么？ Tensor是一个 n 维数组： 0-d tensor: scalar （标量） 1-d tensor: vector （向量） 2-d tens
跳出：Starting TensorBoard 54 at http://amax:6006
这篇文章主要讲讲TensorBoard的基本使用以及name_scope和variable_scope的区别
Google Cloud发布了名为"AI Adventures"的系列视频，用简单易懂的语言让初学者了解机器学习的方方面面。今天让我们来看到第五讲模型可视化。 回顾之前内容： 谷歌教你学 AI -第一
原标题：TensorBoard With PyTorch - Visualize Deep Learning Metrics
这篇博客建立在你已经会使用tensorboard的基础上。如果你还不会记录数据并使用tensorboard，请移步我之前的另一篇博客：tensorflow: tensorboard 探究
Tensorboard是Tensorflow官方提供的实用可视化工具，可以将模型训练过程中的各种数据保存到本地，然后在web端可视化展现这些信息，直观便捷的方便我们进行优化调试。
tensorflow的可视化是使用summary和tensorboard合作完成的.
将TensorBoard插在MNIST数据集上的一个自动编码器上，用于演示非监督机器学习的t-SNE嵌入的可视化。 需要说明的是，在这个项目中，我们有两种类型的嵌入: 我们使用自动编码器来嵌入和压缩数据集。这是对我们的数据进行无监督的神经压缩，并且这样的神经压缩可以揭示在无标记数据可用的各种任务中显得非常有用。 我们将自动编码器嵌入到t-SNE中来进一步压缩信息，从而可视化自动编码器的嵌入过程。 嵌入一个自编码器 与在原始的MNIST输入图像上运行的t-SNE嵌入相比，这里的细微差别在于，我们可以看到编码器
在这篇博文中，将向你展示如何自由的在任何Python代码中使用Tensorboard。
提供一种方式去获取数据及其label，它的功能是如何获取每一个数据及其label，并告诉我们总共有多少的数据
Tensorboard是TensorFlow自带的一个强大的可视化工具 01 功 能 这是TensorFlow在MNIST实验数据上得到Tensorboard结果（https://www.tensorflow.org/tensorboard/index.html#graphs） Event: 展示训练过程中的统计数据（最值，均值等）变化情况 Image: 展示训练过程中记录的图像 Audio: 展示训练过程中记录的音频 Histogram: 展示训练过程中记录的数据的分布图 02 原 理 在运行过程中，记
过去几年里，我一直从事数据科学/研究项目，本科就做了一些与这个行业相关的工作，现在是研究生在读，也在做这方面的研究。作为一个喜欢便捷环境的人，我总是喜欢改进我的工作方式，将日常的枯燥过程变得「自动化」。在这篇文章中，我将描述如何使环境更便于使用。
本文主要介绍了TensorBoard的基本用法、可视化技巧、如何记录训练过程中的各种指标以及自定义训练过程的图形绘制。通过使用TensorBoard，开发者可以更方便地理解训练过程中的模型表现，从而更好地优化模型。
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。
可以发现在和代码存放路径同级的路径下会多出一个 logs 的文件夹，文件夹内文件如下：
如果可视化不出来，浏览器输入localhost:你的dos下的端口号，进去了没有图片，请检查运行命令，
我们不可能像「太上老君」那样，拿着浮尘，24 小时全天守在「八卦炉」前，更何况人家还有炼丹童、天兵天将，轮流值守。
通过TensorBoard将TensorFlow模型的训练过程进行可视化的展示出来，将训练的损失值随迭代次数的变化情况，以及神经网络的内部结构展示出来，以此更好的了解神经网络。
TensorBoard是TensorFlow中的又一神器级工具，想用户提供了模型可视化的功能。我们都知道，在构建神经网络模型时，只要模型开始训练，很多细节对外界来说都是不可见的，参数如何变化，准确率怎么样了，loss还在减小吗，这些问题都很难弄明白。但是，TensorBoard通过结合web应用为我们提供了这一功能，它将模型训练过程的细节以图表的形式通过浏览器可视化得展现在我们眼前，通过这种方式我们可以清晰感知weight、bias、accuracy的变化，把握训练的趋势。
编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文详细介绍了Tensorboard的各个模块并有代码演练。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 1. Tensorboard简介 对大部分人而言，深度神经网络就像一个黑盒子，其内部的组织、结构、以及其训练过程很难理清楚，这给深度神经网络原理的理解和工程化带来了很大的挑战。为了解决这个问题，tensorboard应运而生。Tensorboard是tensorflow内置的一个可视化工具，它通过将tensorflow程序输出的日志文件
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。
tensorboard可对网络和各种参数进行可视化，可以方便的进行网络结构调整和调参，尤其是应对复杂网路，下面用一个例子介绍tensorboard在Linux中的使用方法。
近日，机器之心在 GitHub 上看到了一个非常有意义的项目 PyTorch-StudioGAN，它是一个 PyTorch 库，提供了条件 / 无条件图像生成的代表性生成对抗网络（GAN）的实现。据主页介绍，该项目旨在提供一个统一的现代 GAN 平台，这样机器学习领域的研究者可以快速地比较和分析新思路和新方法等。
仓库地址：https://github.com/beyondguo/LLM-Tuning
选自Medium 作者：Dominic Monn 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤 本文作者Dominic Monn之前是 TensorFlow 的用户，最近开始使用 PyTorch。经过一个月的使用之后，Dominic将自己的体验写了出来。文章从安装、使用、文档、社区、工具五个方面对 PyTorch 和 TensorFlow 进行了对比。 我之前是 TensorFlow 的用户，但是加入英伟达之后，我们决定转向 PyTorch（出于测试的目的）。以下是我的一些体验。 安装 PyTorch 的安装轻松直接，
在进行深度学习实验时，能够可视化地对训练过程和结果进行展示是非常有必要的。除了Torch版本的TensorBoard工具TensorBoardX之外，Torch官方也提供了一款非常好用的可视化神器——visdom。visdom是一款用于创建、组织和共享实时大量训练数据可视化的灵活工具。
翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | reason_W 本文作者Dominic Monn，是NVIDIA机器学习工程师。在本文中，作者讲述了自己在深度学习过程中使用PyTorch和TensorFlow的一些实际体会，他从安装、使用、文档、社区和工具五个角度，比较了PyTorch和TensorFlow的优点和不足。 作者此前一直是TensorFlow用户，不过出于工作考虑，加入NVIDIA时，决定改用PyTorch，也就有了对比PyTorch和TensorFlow这篇文章。 PyTor
翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | reason_W 本文作者Dominic Monn，是NVIDIA机器学习工程师。在本文中，作者讲述了自己在深度学习过程中使用PyTorch和TensorFlow的一些实际体会，他从安装、使用、文档、社区和工具五个角度，比较了PyTorch和TensorFlow的优点和不足。 作者此前一直是TensorFlow用户，不过出于工作考虑，加入NVIDIA时，决定改用PyTorch，也就有了对比PyTorch和TensorFlow这篇文章。 PyTorch
选自Upflow.co 作者：Killian 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、李亚洲 在这篇文章中，研究员 Killian 介绍了自己的深度学习开发环境：TensorFlow + Docker + PyCharm + OSX Fuse + Tensorboard。但根据自己的预算、语言习惯、开发需求，每个人都会配置不同的开发环境，也遇到过各种各样的难题。因此，我们在文后附上了一份调查问卷，希望能了解众多不同开发者的深度学习环境，最终汇集成一篇文章为大家提供不同的洞见。 在尝试用不同的东西来配
【新智元导读】谷歌推出TensorBoard，一种全新的在线分享机器学习实验结果平台。TensorFlow的可视化工具包TensorBoard经常被研究人员和工程师用来可视化和理解他们的ML实验。它将帮助您监视指标，可视化模型，ML程序分析，可视化超参数调整实验等。TensorBoard.dev是一项托管服务，只需上传您的TensorBoard日志并获得一个链接，任何人都可以查看该链接，而无需安装或设置。
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。
谷歌在2015年开源TensorFlow时，包含了一套用于检查理解并运行你的TensorFlow模型的可视化工具TensorBoard。Tensorboard包含一个小型的、预先确定的可视化集合。它是
最后发现一种很简单的解决方法，只需要指定端口号即可，博主一共试了三个端口号，终于运行成功，生成了网址：
尽管深度学习背后的数学概念已经出现几十年了，但是用于创建和训练这些深度模型的程序类库在最近几年才出现。不幸的是，大多数类库都会在灵活性和实际生产价值上做出权衡。易用性的类库对于科研是无比珍贵的，因为这样科技工作者们才更方便地研究出新的模型框架，但是，如果考虑到实际生产的话，它们往往训练又太慢而没有实际的应用价值。另一方面，快、高效的类库，部署到分布式硬件上是可行的，但是它们只针对具体的那些神经网络，对新发明的网络又不适用。
安妮 编译自 Google Research Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 今天，谷歌发布了一系列TensorBoard API，开发者可在TensorBoard中添加自定义的可视化插件，实现自定义可视化效果。同时，谷歌还升级了TensorBoard的仪表盘。 API获取地址： https://github.com/tensorflow/tensorboard-plugin-example/blob/master/README.md 这些API有何特点？谷歌背后的目的何在？我们不妨一探究
本文介绍基于TensorBoard工具，对tensorflow库构建的神经网络模型加以可视化，并对其训练过程中的损失函数（Loss）、精度指标（Metric）等的变化情况加以可视化的方法。
基本用法 启动采集器，将运行session环境内的参数都保存到文件里，后续就可以用 with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) file_writer = tf.summary.FileWriter('./logs/1', sess.graph) 后续通过TensorBoard打开这个文件，查看这个session的模型，运行 tensorboard --logdir=./logs/1 打开浏览器，通
今天上午在制作演示案例的时候，需要使用TensorBoard将训练过程可视化出来，原本想着很简单的，但是还是遇到了一些bug，现在就把当时我遇到的一些问题整理出来，请看文章。
TensorBoard对于分析模型训练信息来说是个很有用的工具，虽然我目前用的不多，但是使用几次发现Tensorboard功能确实很强大。下面是Keras调用Tensorboard的代码实例：
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