あらゆるデータを可視化するTensorBoard徹底入門
TensorBoardの主要機能 折れ線グラフ 画像 音声 ヒストグラム 計算グラフ 次元削減のプロット TensorBoardの読み方 シンボルの意味 name scopeとnode グラフの色 Structure View Device View 計算時間・メモリ テンソルの次元数 Summary Operation scalar histogram image audio 可視化してみる ハイパーパラメータの探索 Embedding Visualization メタデータファイルの作り方 スプライト画像の作り方 ラベルによる色分け t-SNEとPCA まとめ TensorFlowの優れた機能として、TensorBoardによる充実した可視化環境が挙げられます。TensorBoardがあれば、ニューラルネットワークの学習が上手くいかないときに、俯瞰してネットワークを表示したり、様々なデ
人工知能フレームワーク入門（第3回）：TensorFlowに付属する支援ツール「TensorBoard」を使う | さくらのナレッジ
TensorFlowには計算グラフや学習過程を分析するためのツールである「TensorBoard」が付属している。これを利用することで、計算グラフを実際のグラフの形状で表示したり、学習処理の経過によるモデルの変化をグラフで表示するといったことが可能になる。今回はこのTensorBoardについて紹介する。 TensorBoardとは 前回記事ではTensorFlowを使って3層のニューラルネットワークを構築し、画像の分類処理を実行する例を紹介した。本連載では続いてこのニューラルネットワークを発展させた深層学習（ディープラーニング）について解説していく予定だが、その前に少々寄り道して、TensorFlowが備えるいくつかの便利な機能について紹介しておこう。 まず紹介するのは、TensorFlowをインストールすると同時に利用可能になるTensorBoardだ。TensorBoardは学習プロ
Raspberry Pi 人工知能ツールをインストール【Python3】 - Qiita
Raspberry Piを利用して人工知能ツール（深層学習ライブラリ・自然言語処理ライブラリなど）を利用する手順をまとめてみます。 環境 RASPBIAN JESSIE WITH PIXEL 4.4 Python 3.4.2 tensorflow-0.12.1 Keras-1.2.1 opencv-3.1.0 MeCab 0.996 mecab-ipadic-neologd gensim-0.13.4.1 Open JTalk Version 1.07 RaspbianとPython3系のインストール Raspbianの最新版を公式ページよりダウンロードしSDカードへ。Python3系は依存関係を簡単にする為apt-getを利用してインストールします。
[TF]Tensorboardを使って学習結果をVisualizationしてみた - Qiita
Tensorboardを使って学習結果をVisualizationする方法を調べてみた。 Tensorboardに出力する方法はここを参考にした。 簡単な例 いきなり複雑なやつだと大変なので、簡単な例を作って試した。 テストデータは下記の図のように、xは５次元、ｙを３次元とし、xをランダムで生成したあとに、あらかじめ指定しておいたWをかけてbを足してyを生成した。xが５次元、yが３次元なので、Wのサイズは5x3になる。 実行したコードは下記の通り、これはTensorflowのホームページのコードをテストデータに合わせてちょっとだけ変更した。 コードのポイントは下記の通り。 1. writer = tf.train.SummaryWriter("/tmp/tensorflow_log", sess.graph_def)のようにしてSummaryWriterのobjectを作る。そのときにlo
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[TensorFlow] 線形回帰をTensorBoardで表示する - Qiita
