Vidéo: Comment afficher un graphique TensorFlow ?
2024 Auteur: Stanley Ellington | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-16 00:16
Pour voir le tien graphique , exécutez TensorBoard en le pointant vers le répertoire des journaux de la tâche, cliquez sur le graphique dans le volet supérieur et sélectionnez l'exécution appropriée à l'aide du menu dans le coin supérieur gauche.
À cet égard, qu'est-ce qu'un graphique dans TensorFlow ?
Cité de la TensorFlow site Web, "Un calcul graphique (ou graphique en bref) est une série de TensorFlow opérations organisées dans un graphique de nœuds". Fondamentalement, cela signifie un graphique est juste un arrangement de nœuds qui représentent les opérations dans votre modèle.
De même, comment visualisez-vous les poids dans TensorFlow ? À visualiser les poids , vous pouvez utiliser un tf. image_summary() op pour transformer un filtre convolutif (ou une tranche de filtre) en un proto récapitulatif, écrivez-les dans un journal à l'aide d'un tf. former. Rédacteur de résumé, et visualiser le journal à l'aide de TensorBoard.
Par conséquent, comment voyez-vous un TensorBoard ?
Lancement TensorBoard Une fois que TensorBoard est en cours d'exécution, accédez à votre navigateur Web jusqu'à localhost:6006 pour afficher le TensorBoard . En regardant TensorBoard , vous serez voir les onglets de navigation dans le coin supérieur droit. Chaque onglet représente un ensemble de données sérialisées qui peuvent être visualisées.
Quelle langue utilise TensorFlow ?
Google a construit le sous-jacent TensorFlow logiciel avec la programmation C++ Langue . Mais en développant des applications pour ce moteur d'IA, les codeurs peut utiliser soit C++ ou Python, le plus populaire Langue parmi les chercheurs en apprentissage profond.
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Comment enregistrer un graphique TensorFlow ?
TensorFlow enregistrement/chargement d'un graphique à partir d'un fichier Enregistrez les variables du modèle dans un fichier de point de contrôle (.ckpt) à l'aide d'un fichier tf. Enregistrez un modèle dans a. pb et rechargez-le en utilisant tf. Charger dans un modèle à partir de a. Gelez le graphique pour enregistrer le graphique et les poids ensemble (source) Utilisez as_graph_def() pour enregistrer le modèle, et pour les poids/variables, mappez-les en constantes (source)
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