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Cómo crear un gráfico vacío de Tensorflow Tensorboard

lanzar tensorboard con tensorboard –logdir=/home/vagrant/notebook en tensorboard: 6006> gráfico, dice No se encontraron archivos de definición de gráficos. Para almacenar un gráfico, cree un tf.python.training.summary_io.SummaryWriter y pase el gráfico a través del constructor, o llamando a su método add_graph (). import tensorflow as tf sess = tf.Session() writer = tf.python.training.summary_io.SummaryWriter(“/home/vagrant/notebook”, sess.graph_def) Sin embargo, la página […]

¿Cómo extraer y guardar imágenes del resumen de eventos de tensorboard?

Dado un archivo de eventos de tensorflow, ¿cómo puedo extraer las imágenes correspondientes a una etiqueta específica y luego guardarlas en el disco en un formato común, por ejemplo, .png ?

TensorFlow – ¿Importando datos desde un archivo TensorBoard TFEvent?

He ejecutado varias sesiones de entrenamiento con diferentes gráficos en TensorFlow. Los resúmenes que preparé muestran resultados interesantes en la capacitación y validación. Ahora, me gustaría tomar los datos que he guardado en los registros de resumen y realizar algunos análisis estadísticos y en el gráfico general y ver los datos de resumen de diferentes […]

Entrenamiento de registro y pérdida de validación en tensorboard

Estoy tratando de aprender a usar tensorflow y tensorboard. Tengo un proyecto de prueba basado en el tutorial de neural network MNIST . En mi código, construyo un nodo que calcula la fracción de dígitos en un conjunto de datos que se clasifican correctamente, como esto: correct = tf.nn.in_top_k(self._logits, labels, 1) correct = tf.to_float(correct) accuracy […]

Resumen escalar de Tensorflow a texto legible por humanos

Quiero inspeccionar todos los valores de un escalar en mi archivo de eventos. No quiero que las estadísticas agregadas sean devueltas por tensorboard –inspect –event_file –tag Quiero toda la información suficiente para reconstruir el gráfico escalar (es decir, los pares ordenados (x, y) no resumidos). ¿Cómo puedo hacer esto con tensorboard o con la API […]

Python: flujo tarfile

Me gustaría leer algunos archivos de un archivo comprimido y guardarlo en un archivo nuevo. Este es el código que escribí. archive = ‘dum/2164/archive.tar’ # Read input data. input_tar = tarfile.open(archive, ‘r|’) tarinfo = input_tar.next() input_tar.close() # Write output file. output_tar = tarfile.open(‘foo.tar’, ‘w|’) output_tar.addfile(tarinfo) output_tar.close() Desafortunadamente, el tarball de salida no es bueno: $ […]

Listar los archivos en una carpeta como una secuencia para comenzar el proceso inmediatamente

Me sale una carpeta con 1 millón de archivos en ella. Me gustaría comenzar el proceso de inmediato, cuando se enumeran los archivos en esta carpeta, en Python u otro idioma del script. Las funciones habituales (os.listdir en python …) están bloqueadas y mi progtwig tiene que esperar al final de la lista, lo que […]

¿Cómo leer el primer byte de la salida estándar de un subproceso y luego descartar el rest en Python?

Me gustaría leer el primer byte del stdout de un subproceso para saber que ha comenzado a ejecutarse. Después de eso, me gustaría descartar toda salida posterior, para no tener que preocuparme por el búfer. ¿Cuál es la mejor manera de hacer esto? Aclaración: me gustaría que el subproceso continúe ejecutándose junto con mi progtwig, […]

¿Cómo crear un conjunto de datos de tensorflow a partir de un DataFrame con columnas vectoriales?

Así que tengo algunos datos de tren en un archivo csv train.csv con el siguiente formato: x;y;type [1,2,3];[2,3,4];A [2,7,9];[0,1,2];B Este archivo se analiza como un pd.DataFrame con lo siguiente: CSV_COLUMN_NAMES = [‘x’, ‘y’, ‘type’] train = pd.read_csv(“train.csv”, names=CSV_COLUMN_NAMES, header=0, delimiter=”;”) train[‘x’] = train[‘x’].apply(literal_eval) train[‘y’] = train[‘y’].apply(literal_eval) Hasta ahora tan bueno. La función literal_eval se aplica […]

Convirtiendo Tensorflow Graph para usar Estimator, obtenga ‘TypeError: tipo de datos no entendido’ en función de pérdida usando `sampled_softmax_loss` o` nce_loss`

Estoy tratando de convertir la implementación de word2vec básica oficial de Tensorflow para usar tf.Estimator. El problema es que la función de pérdida ( sampled_softmax_loss o nce_loss ) da un error cuando se utilizan estimadores de Tensorflow. Funciona perfectamente bien en la implementación original. Aquí está la implementación básica oficial de word2vec de Tensorflow: https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/tutorials/word2vec/word2vec_basic.py […]