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深蓝学院_变分推断_rnn layer使用_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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.1 Tensorboard:图形结构和摘要统计的可视化 为了帮助用户理解其计算图形的结构,并且也为了理解机器学习模型的整体行为,我们构建了Ten-SorBoard,这是TenSorFlow的伴侣可视化工具,已包含在计算机源代码发布中。 可视化图形化 深度神经网络的许多计算过程可能非常复杂。例如,用于训练与Google IncePtion模型[48]类似的模型的计算图,这是一种在ImageNet 2014竞争中具有最佳分类性能的deeP卷积神经网络,其TenSorFlow计算中拥有超过36,000个节点graPh和一些用于语言建模的deeP循环LSTM模型拥有超过15,000个节点。 由于语法的大小和拓扑结构,幼稚的可视化技术经常会产生混乱而压倒性的图表。帮助用户参见graphS的底层组织,将Tensor-Board协作节点中的算法分成高级块,突出显示具有相同结构的组。系统也将通常提供预订功能的高级节点分离到屏幕的分离区域中。这样做可以减少视觉混乱,并减少对计算图形核心部分的关注。 整个可视化是交互式的:用户可以平移,缩放和展开已编程的节点以深入了解详细信息。图10显示了深度
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