解决Tensorboard可视化错误:不显示数据 No scalar data was found

在上一篇文章中,我们介绍了如何使用源码对TensorBoard进行编译教程,没有定制需求的可以直接使用pip进行安装. TensorBoard中的graph是一种计算图,里面的点用于表示Tensor本身或者运算符,图中的边则代表Tensor的流动或者控制关系. 本文主要从代码的层面,分析graph的数据来源与结构. 一般来说,我们在启动TensorBoard的时候会使用--logdir参数配置文件路径(或者设置数据库位置),这些日志文件为TensorBoard提供了数据.于是我们打开一个日志文件

一,命名空间函数 tf.variable_scope tf.name_scope 先以下面的代码说明两者的区别 # 命名空间管理函数 ''' 说明tf.variable_scope和tf.name_scope的区别 ''' def manage_namespace(): with tf.variable_scope("foo"): # 在命名空间foo下获取变量"bar",于是得到的变量名称为"foo/bar". a = tf.get_varia

Tensorflow计算图的展示: 1. 设置生成计算图,运行程序会自动生成"logs"日志文件 2. 在Terminal下输入指令 如果当前路径为程序日志路径(即"logs"所在路径),直接输入指令 tensorboard --logdir = logs 如果当前路径不是程序日志路径(即"logs"所在路径),可以 cd "日志的绝对路径"进入"logs"所在的路径,或者 直接输入指令 tensorboa

问 题:直接载入TensorBoard 总是提示No dashboard are active for current data set.根本不显示计算图. 原 因:文件路径问题,TensorBoard 未读取到文件数据,自然无法显示结果. 解决方法:设置文件路径. 程序运行完后在cmd 运行栏输入TensorBoard –logdir='graph文件所在的文件夹的路径'.为简化输入路径,可直接在该文件夹所在的文件夹中启动cmd. 以上这篇解决Tensorboard 不显示计算图graph的问

简介 tensorflow 配套的可视化工具, 将你的计算图画出来. 当训练一个巨大的网络的时候, 计算图既复杂又令人困惑. TensorBoard 提供了一系列的组件, 可以看到 learning rate 的变化, 看到 objective function 的变化. tfboard 读取 tf 运行时你记下的 events files, 来进行可视化. 这些 events files 包含了你记下的 summary data, 它是 protobuffer 格式, 并非文本文件. 推荐使用

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], n

今天照着样例搞了下tensorboard,发现自己无法显示scalar,而graph却可以正常显示. 出现这种情况就说明,tensorfboard已经正确读取了指定目录下的数据,只是数据里没有保存有scalar数据. 这很奇怪,我反反复复检查了好多遍代码都觉得没问题. 最好查了一个下午,也搞了一个下午,终于被我发现问题所在.我把下面这代码放错位置了. summary_op=tf.summary.merge_all() 原位置如下: 我把summary_op给放再with tf.Session()

1.TensorBoard Tensorboard是一套用于查看和理解TensorFlow运行情况的工具,有时可能现有的功能并不能满足我们当前的需求,那么则需要我们对Tensorboard进行定制化开发,定制化的第一步就是编译源码. TensorBoard已在github上开源,我们可以通过https://github.com/tensorflow/tensorboard获取到完整的代码.包括TensorBoard在内,Google的很多项目都是使用Bazel进行编译的,接下来我们进行相关环境的

学习Tensorboard过程中,按照书本中操作,结果在浏览器中报错:No scalar data was found. 通过百度查询,自己琢磨,发现有个小问题觉得写出来供像我这样的菜鸟注意. 我的环境是:window,Anaconda2底下安装python2.7,又加装了tensorfow环境和Python3.5 1.使用Jupyter Note book写代码注意 相对路径: writer = tf.summary.FileWriter('logs/',sess.graph),注意单引号 绝

一.问题 代码如下,发现标题的中文显示的是方块 import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) ax.set(xlim=[1.5, 6.5], ylim=[-4, 5], title='画图小例子',ylabel='yvalue', xlabel='xvalue') plt.show() 如下图 二.解决方法 一般数据可视化使用matplotlib库,设置

在使用tensorboard可视化网络参数时,当因多次训练产生多个events文件后,在tensorboard上显示会非常混乱,非常不易于观察. 如下图所示,这张图只有两次实验的文件,已经比较混乱了. 我之前的解决办法是每次跑都将以前的文件删除,保证路径下只有当前产生的events文件,但这样比较繁琐,特别是当需要调的参数变多的时候,每次删除不但很累,而且容易出错,后来受这篇文章的启发,既然保存在不同路径下就可以分别显示,那么将每次生成的events文件保存在不同的路径下即可,因此想到了使用时间

在其他浏览器是好的,IE10浏览器却不能够显示数据,并且也没有报任何错误. 将代码修改如下就好了: 原来代码: $(t).append(tbody); 修改后代码: 复制代码 代码如下: $(t).append('<table cellpadding=0 cellspacing=0>'+tbody.outerHTML + '</table>'); 当然代码情况可能各种各样,这仅作一种思路参考. 以上所述就是本文的全部内容了,希望大家能够喜欢.

今天接触这个框架发现的问题,感觉有必要注意下. LayUi 对穿过来的 Json 有严格的要求,一般情况下,要求要有4个参数,分别为: code:0 //数据状态 msg:"" //状态信息 count:1000 //数据总数 data:[] //数据列表 若传过来的 Json 包含这四个参数,且参数名一样,则表格读数据不会出问题.若参数名和上述的不一样,则需要转换下,具体方法如下: response:{ statusName: '自定义的参数名称' ,// 对应 code msgNa

最近接触了一个项目,要实现一个轮播图的功能,因为是在原有的项目上进行二次开发,项目前端用的是layui框架,楼主是后台方向,没怎么接触过前端,在用layui实现轮播图时,发现异步从后台获取数据,但是轮播图片不显示,显示如下: 用浏览器调试发现,<div carousel-item="">下面已经有几个<div>了,说明是有数据的.那怎么不显示呢?后来发现是在获取数据之前,页面已经初始化了,当然不能显示啦,这是时候需要在获取数据填充html时,回调reload(o

今天开始学习Vue.js的使用,但是在学习过程中发现一个问题,那就是页面加载数据时,原始代码会闪现一下.查访各方资料,终的解决方法. 第一步.加入一段css代码 <style type="text/css"> [v-cloak] { display: none; } </style> 第二步.在view上引用css模块 <div id="app" v-cloak> <h1>{{message}}</h1>