tensorboard

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我有一種情況，我只想一次存儲一個張量。 IIUC，FileWriter將摘要附加到現有事件文件。現在，每次我想要寫一個總結，我這樣做在一個類中的init： self.WRITER = tf.summary.FileWriter(self.LOGDIR, max_queue=1, flush_secs=9999999) ，並在類方法： summ

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由於「找不到符號：_PyBytes_AsString」而無法運行tensorboard

我一直在嘗試運行tensoarboard沒有任何成功。我可以看到函數tf.summary.FileWriter（）正在工作，因爲我可以看到logFile是在正確的文件夾中創建的。但是，當我在終端運行： tensorboard --logdir=/private/tmp/mnist/2 --port=6006 我得到： **Traceback (most recent call last):**

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串連層完全連接層Tensorflow

我想實現從謝爾蓋Zagoruyko使用Tensorflow連體網絡 http://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2015/papers/Zagoruyko_Learning_to_Compare_2015_CVPR_paper.pdf 我不知道到2輸入層串聯到頂網（全連接層+ relu +完全連接層）

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Tensorboard權重直方圖只有最後一層可見變化

我添加了一個TensorBoard可視化到我的網絡，並注意到只有外層變化很大。爲什麼網絡的權重沒有改變很多？這在覆蓋直方圖中尤其明顯。直方圖相同，但覆蓋視圖我的模型 def neural_network_model(inputdata): """The blueprint of the network and the tensorboard information :p

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tensorboard從谷歌雲計算機執行

我是tensorboard的新手，並試圖使其在我的GCE上運行谷歌雲數據實驗室。我使用從代碼： https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/tensorflowTUT/tf15_tensorboard/full_code.py 的數據保存在日誌文件夾的GCE。因此從datalab的執行命令是： tensorboard --logdir

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tensorboard：找不到命令

我通過這裏描述的步驟在我的MacBook Pro 10.12.5上從源代碼安裝了TensorFlow。 https://www.tensorflow.org/install/install_sources TensorFlow本身運作良好，但我無法運行TensorBoard。似乎tensorboard沒有正確安裝。當我嘗試運行tensorboard --logdir=...它說-bash: t

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無法打開張力板的瀏覽器

我正在運行mnist_wiht_summaries並運行張力板指向相同的日誌目錄。這似乎是tensorboard成功運行它表明： Starting TensorBoard 47 at http://0.0.0.0:6006 (Press CTRL+C to quit) 但是當我打開http:/0.0.0.0:6006表示網絡錯誤（tcp_error）發生通信錯誤：「」 Web服務器可能

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如何使用Tflearn的Tensorboard

我用tflearn 但我想使用張量板及其可視化我該如何使用它？如何獲得會話窗體？例如在這個例子中（Pannous speech_data）https://github.com/llSourcell/tensorflow_speech_recognition_demo/blob/master/demo.py

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缺少張量節點內存信息

我想獲取有關我的圖表需要多少內存的信息，所以我試圖使用tf.RunMetadata列車選項來檢查張量板中不同圖形組件的字節信息。我的代碼的培訓部分看起來像這樣： sess=tf.Session ... for itr in xrange(MAX_STEPS): train_images, train_annotations = train_dataset_reader.next_b

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在Tensorflow v1.2.1中使用匯總時InvalidArgumentError

我寫了一個簡單的代碼來嘗試Tensorflow彙總功能。代碼如下。 import tensorflow as tf import numpy as np graph = tf.Graph() with graph.as_default(): x = tf.placeholder(tf.float32, [1, 2], name='x') W = tf.ones([2