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TensorBoard是TensorFlow下的一个可视化的工具,能够帮助我们在训练大规模神经网络过程中出现的复杂且不好理解的运算。TensorBoard能展示你训练过程中绘制的图像、网络结构等。

1. 构建简单的TensorBoard日志输出

import tensorflow as tf
 
input1 = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], name="input1")
 
input2 = tf.Variable(tf.random_uniform([3], name="input2"))
 
output = tf.add_n([input1, input2], name="add")
 
writer = tf.summary.FileWriter("./log", tf.get_default_graph())
 
writer.close()

"./log":TensorBoard日志信息文件保存的位置,本代码中表示:把文件保存把在当前目录下的"log"文件夹下。

对Tensorflow中tensorboard日志的生成与显示详解

2.查看TensorBoard视图

(1)激活tensorflow使用命令:activate tensorflow

进入cmd命令提示符,然后输入activate tensorflow 激活tensorflow

对Tensorflow中tensorboard日志的生成与显示详解

对Tensorflow中tensorboard日志的生成与显示详解

(2)进入tensorboard信息文件存储的存储目录

1.切换所在的磁盘号 E:

对Tensorflow中tensorboard日志的生成与显示详解

2. 进入路径文件所在的上一级目录下

cd E:\wokespace\pycharm\可视化 “E:\wokespace\pycharm\可视化”:文件所在上一级目录的路径

对Tensorflow中tensorboard日志的生成与显示详解

对Tensorflow中tensorboard日志的生成与显示详解

(3)输入tensorboard --logdir=log,启动TensorBoard

“=log” : log为tensorboard文件所在的文件夹

对Tensorflow中tensorboard日志的生成与显示详解

(4)复制” http://DESKTOP-DPG01NO:6006”链接,并在google浏览器中打开链接

对Tensorflow中tensorboard日志的生成与显示详解

(5)在google浏览器中打开链接回车

对Tensorflow中tensorboard日志的生成与显示详解

以上这篇对Tensorflow中tensorboard日志的生成与显示详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

标签:
Tensorflow,tensorboard,日志

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《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。