Tensorboardが動かない。（動かすには） | ハンノマライフ。
Tensorboardがうまく表示されなかったり、そもそもどのタイミングで表示されるのかよくわからないこともあると思います。 そんな時のメモです。 まず、タイミングはTensorFlowを使った学習を行なった後になります。 学習時に $ cd [ディレクトリ名]か、その他の方法で、学習用のファイルが置かれているフォルダ（ディレクトリ）を指定していると思います。 TensorFlowで学習（トレーニング）するときは、 $ python train.pyなどで、学習を行い、その際にファイルを書き出すと思います。 それを、学習後に下記で指定してTensorboardを起動します。 $ tensorboard --logdir [データの入っているディレクトリ][データの入っているディレクトリ]は、 ＄ cdで指定したディレクトリから数えてどこにあるかの相対的な位置になります。前後に/（スラッシュ
【TensorBoard入門】TensorFlow処理を見える化して理解を深める - Qiita
#TensorBoardでTensorFlowの理解を早める 文系卒でDeep LearningどころかPythonも初めてだと、TensorFlowを理解するのが遅くてなかなか苦しいです。少しでも理解を早めるためにもTensorBoardを学習しました。複雑なディープラーニングの理解促進はもちろん、デバッグや処理最適化・再設計などいろんなことに使えます。いろいろな見える化ができるのですが、当記事は入門者に向けたGraph出力方法に絞って解説します(もっと広く深くできればいいのですが、そこまで筆者の理解が追いついていません)。 公式ガイド「TensorBoard: Visualizing Learning」がわかりにくかったので、かなり簡素化しています。 TensorBoardで処理を可視化するのサイトが素晴らしく、かなり参考にさせて頂きました。 環境:python3.5 tensorfl
ニューラルネットワークの計算を可視化するTensorBoardの使い方
TensorFlowは昨年Googleがリリースしたニューラルネットワークをデータフローグラフを使って手軽に開発できるようにした数値計算ライブラリです。 今回はそんなTensorFlowの数値計算と機械学習過程を可視化するTensorBoardを触ってみようと思います。 大規模で複雑なニューラルネットワークを研究・開発することは非常に大変です。複雑なデータフローと計算を理解しやすくし、開発サイクルを速めるためにGoogleはTensorBoardという可視化ツールを提供しています。 TensorBoardを実行し、可視化してみると以下のような図を描画することができます。これでTensorFlowグラフを視覚化することで、機械学習の収束状況などを直感的に把握することができ開発者の理解の手助けをしているのです。 インストール TensorFlowをpipからインストールすると、同時にインストー
TensorBoardの最も基本的な使い方 - Qiita
TensorFlowの勉強メモです。 TensorBoardを使ってみたので、出来るだけ分かりやすく解説してみたいと思います。 TensorFlowのコードは主にこちらの書籍を参考にしています。 はじめに 1月から12月までの各月の平均気温の変化を、四次関数で近似するプログラムを例に、TensorBoardの基本的な使い方を解説してみます。 まずはTensorBoardを使わないコードを紹介してから、そのコードへTensorBoardで表示するためのコードを追加していきます。 TensorBoardを使わないで実装 # 必要なライブラリのインポート import tensorflow as tf import numpy as np # 変数の定義 dim = 5 x = tf.placeholder(tf.float32, [None, dim + 1]) w = tf.Variable
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