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Tensorboard

张量板聚合器 该项目包含一个易于使用的方法来聚合多个张量板运行。 来自多次运行的标量的最大值，最小值，平均值，中位数，标准偏差和方差将另存为新的张量板摘要或.csv表。 有一个类似的工具使用pytorch输出张量板摘要： 功能概述 聚合多个张量板文件的标量 将聚合另存为新的Tensorboard摘要或另存为.csv 通过任何numpy函数进行汇总（默认值：最大值，最小值，平均值，中位数，标准差，变量） 允许任意数量的子路径结构 保持步骤编号 节省每一步的平均挂墙时间 设置和运行配置 将存储库文件下载或克隆到您的计算机 进入存储库文件夹 安装要求： pip3 install -r requirements.txt --upgrade 现在，您可以使用以下命令运行聚合： python aggregator.py 参数 范围 默认 描述 - 小路 可选的 当前工作目录 包含运行的文件

由于可用资源有限，我们仅在 cifar10 上测试模型。 我们主要想重现这样的结果： 使用 MAE 预训练 ViT 可以比直接使用标签进行监督学习训练获得更好的结果。这应该是自我监督学习比监督学习更有效的数据的证据。 主要遵循论文中的实现细节

人工智能基础视频教程零基础入门课程 第十二章 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

人工智能基础视频教程零基础入门课程 第十四章 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

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1.Anaconda环境配置 ①pytorch 1.4 ②tensorflow（2.0版本及对应的tensorboard） ③tensorboardX（采用pytorch自带的，可能不需要再安装） 2.SummaryWriter写出需要的log信息 ①采用torch.utils.tensorboard下的SummaryWriter ②示例代码如下： ③程序运行后在程序所在文件夹上生成runs文件夹 3.执行tensorboard命令 采用Anaconda Prompt执行 采用pycharm执行   4.查看，在浏览器中输入对应网址：http://localhost:6006/ 5

主要介绍了TensorFlow保存TensorBoard图像操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧