Video: ¿Cómo se muestra un gráfico de TensorFlow?
2024 Autor: Stanley Ellington | [email protected]. Última modificación: 2023-12-16 00:15
Para ver el tuyo grafico , ejecute TensorBoard apuntándolo al directorio de registro del trabajo, haga clic en el grafico pestaña en el panel superior y seleccione la ejecución apropiada usando el menú en la esquina superior izquierda.
Con respecto a esto, ¿qué es el gráfico en TensorFlow?
Citado de la TensorFlow sitio web, "A computacional grafico (o grafico en resumen) es una serie de TensorFlow operaciones organizadas en un grafico de nodos ". Básicamente, significa grafico es solo una disposición de nodos que representan las operaciones en su modelo.
Del mismo modo, ¿cómo visualiza los pesos en TensorFlow? Para visualizar los pesos , puede utilizar un tf. image_summary () op para transformar un filtro convolucional (o una porción de un filtro) en un proto resumen, escríbalos en un registro usando un tf. tren. SummaryWriter y visualizar el registro usando TensorBoard.
En consecuencia, ¿cómo ves un TensorBoard?
Lanzamiento TensorBoard Una vez TensorBoard se está ejecutando, navegue su navegador web a localhost: 6006 para ver el TensorBoard . Al mirar TensorBoard , Vas a ver las pestañas de navegación en la esquina superior derecha. Cada pestaña representa un conjunto de datos serializados que se pueden visualizar.
¿Qué idioma usa TensorFlow?
Google construyó el subyacente TensorFlow software con la programación C ++ idioma . Pero al desarrollar aplicaciones para este motor de IA, los codificadores puedo usar ya sea C ++ o Python, el más popular idioma entre los investigadores de aprendizaje profundo.
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¿Cómo se guarda un gráfico de TensorFlow?
TensorFlow guardando o cargando un gráfico desde un archivo Guarde las variables del modelo en un archivo de punto de control (. Ckpt) usando un archivo tf. Guarde un modelo en un archivo. pb y cárguelo de nuevo usando tf. Cargue un modelo de a. Congele el gráfico para guardar el gráfico y los pesos juntos (fuente) Use as_graph_def () para guardar el modelo, y para pesos / variables, mapearlos en constantes (fuente)
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