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  • 《python深度学习》笔记---7.2.2、TensorBoard 来检查并监控深度学习模型

    《python深度学习》笔记---7.2.2、TensorBoard 来检查并监控深度学习模型

    一、总结

    一句话总结:

    使用TensorFlow 时,TensorBoard 是一种在浏览器中将模型活动可视化的好方法。在 Keras 模型中你可以通过 TensorBoard 回调函数来使用这种方法。

    1、TensorBoard 具有下列巧妙的功能,都在浏览器中实现?

    在训练过程中以可视化的方式监控指标
    将模型架构可视化
    将激活和梯度的直方图可视化
    以三维的形式研究嵌入

    2、EMBEDDINGS(嵌入)标签页让你可以查看输入词表中 2000 个单词的嵌入位置和空间关系, 它们都是由第一个 Embedding 层学到的。因为嵌入空间是128 维的,所以TensorBoard 会使用 你选择的降维算法自动将其降至二维或三维?

    可选的降维算法有主成分分析(PCA)和t-分布 随机近邻嵌入(t-SNE)

    3、Keras 还提供了另一种更简洁的方法——keras.utils.plot_model 函数,它可以 将模型绘制为层组成的图?

    就是一层一层的那个图:每层名称,每层的input和output

    二、内容在总结中

    博客对应课程的视频位置:

     
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