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使用tensorboard可视化loss和acc的实例
站长资源 2025/2/23 佚名
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1.用try...except...避免因版本不同出现导入错误问题

try:
 image_summary = tf.image_summary
 scalar_summary = tf.scalar_summary
 histogram_summary = tf.histogram_summary
 merge_summary = tf.merge_summary
 SummaryWriter = tf.train.SummaryWriter
except:
 image_summary = tf.summary.image
 scalar_summary = tf.summary.scalar
 histogram_summary = tf.summary.histogram
 merge_summary = tf.summary.merge
 SummaryWriter = tf.summary.FileWriter

2.将代码写入作用域（作用域不影响代码的运行）

with tf.name_scope('loss'):
 loss = -tf.reduce_sum(y * tf.log(y_conv))
 loss_summary = scalar_summary('loss', loss)
 
with tf.name_scope('accuracy'):
 accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, 'float'))
 acc_summary = scalar_summary('accuracy', accuracy)

3.将要保存的变量存在一起

另外可使用 tf.merge_all_summaries() 或者 tf.summary.merge_all()

merged = merge_summary([loss_summary, acc_summary])

4.定义保存路径（在sess中完成）

writer = SummaryWriter('save-cnn20/logs', sess.graph)

5.训练模型的同时训练变量集合merged（在sess中完成，counter为计数，每训练一次增加1）

summary, _ = sess.run([merged, train_step], feed_dict={x:x_batch, y:y_batch})
counter += 1
writer.add_summary(summary, counter)

6.训练完成后在 save/logs 文件夹里面会有一个events.out.开头的文件，以下通过终端操作。

cd save
tensorboard --logdir=logs

终端会出现一个网址，复制到浏览器中打开就能看见tensorboard储存的图像了。（若打开后无数据或图像，检查 --logdir后面的文件夹名字是否给错了。)

以上这篇使用tensorboard可视化loss和acc的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

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