用于tensorboard打开的可视化模型

人工智能基础视频教程零基础入门课程 第六章（上） 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 TensorFlow深入、TensorBoard 十一章 DNN深度神经网络手写图片识别 十二章 TensorBoard可视化 十三章 卷积神经网络、CNN识别图片 十四章 卷积神经网络深入、AlexNet模型 十五章 Keras深度学习框架

官网下载特别慢，适用于python 3.5.4，分享资源，供大家下载。

这是基于 CIFAR10 数据集的 CNN 在 TensorFlow 上的实现，与 [上一个](http://blog.csdn.net/u010099080/article/details/53906810) 相比增加了 TensorBoard 的实现，可以在浏览器中查看可视化结果。

初学tensorflow，生成一个自己的网络结构，并用tensorboard可视化（代码）

TensorBoard是一个可视化工具，它可以用来展示网络图、张量的指标变化、张量的分布情况等。特别是在训练网络的时候，我们可以设置不同的参数（比如：权重W、偏置B、卷积层数、全连接层数等），使用TensorBoader可以很直观的帮我们进行参数的选择。

网上资源整合成pdf

windows系统在远程服务器上训练神经网络时，查看tensorboard可视化图形的方法

离线安装，具体参考https://blog.csdn.net/weixin_40522580/article/details/115528685

基于Tensorflow 框架编写的花朵识别程序 ，使用了tfrecord 数据读取格式，并且添加了图形可视化操作，可以在训练过程中观测测试集以及验证集的loss值的变化，以及accuracy的变化，并附上单幅图的识别