TensorBoard（一）

来源： https://tensorflow.google.cn/tensorboard

TensorBoard是TensorFlow中的又一神器级工具，想用户提供了模型可视化的功能。我们都知道，在构建神经网络模型时，只要模型开始训练，很多细节对外界来说都是不可见的，参数如何变化，准确率怎么样了，loss还在减小吗，这些问题都很难弄明白。但是，TensorBoard通过结合web应用为我们提供了这一功能，它将模型训练过程的细节以图表的形式通过浏览器可视化得展现在我们眼前，通过这种方式我们可以清晰感知weight、bias、accuracy的变化，把握训练的趋势。

简单回归

首先，大致沿y = 0.5x + 2线生成1000个数据点。将这些数据点分为训练和测试集

data_size = 1000
# 80% of the data is for training.
train_pct = 0.8

train_size = int(data_size * train_pct)

# Create some input data between -1 and 1 and randomize it.
x 
  

 

  
1
  
2
  
3
  
4
  
5
  
6
  
7
 

文章来源: maoli.blog.csdn.net，作者：刘润森！，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

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