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Pytorch可视化之Visdom使用实例_python_脚本之家

一、Visdom简介 Visdom是由Facebook公司开发的一个进行数据可视化的Web应用程序,支持Torch、Numpy、Pytorch这3个库的创建、管理和分享实时的数据可视化结果。 二、安装和运行 可直接使用pip进行安装,命令如下: 1 pip install visdom 安装过程如下: 安装完成后,运行下面的代码启动visdom服务器(运行需要时间,需要稍等一...
www.jb51.net/article/2191...htm 2024-6-1

Pytorch使用Visdom进行数据可视化的示例代码_python_脚本之家

启动服务 1 python -m visdom.server 使用 基本上是按照先生成对象,然后追加内容的方式。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 importvisdom vis=visdom.Visdom() vis.line([0.], [0.], win='jax train-loss', name="train loss", opts=dict(title='jax train loss')) vis.line([0...
www.jb51.net/python/3076271...htm 2024-5-9

Ubuntu服务器常用命令汇总_Linux_脚本之家

打开visdom python -m visdom.server 后面可加参数,如在9099端口,以加密方式打开 python -m visdom.server -port 9010 -enable_login 查看某一进程对应的信息 ps -f PID_number 例如: ps -f 10101 查看指定用户登录记录 last username 文件压缩 压缩文件夹 zip A.zip ./A/* tar zcvf FileName.tar.gz Dir...
www.jb51.net/article/1971...htm 2024-6-2

pytorch之关于PyTorch结构介绍_python_脚本之家

注意:forward_hook不能用来修改Module的输出值,它的功能就像是安装个监视器一样。 我们可以用forward_hook和visdom来监控我们Module的输出。 backward_hook和与Variable的功能是类似的,将和Variable的register_hook一起介绍。 Variable: register_hook Variable的register_hook注册的是一个backward hook,backward hook是在BP...
www.jb51.net/python/297666c...htm 2024-6-1

Pytho常见的数据可视化库,小白必备_python_脚本之家

Matplotlib是Python中众多数据可视化库的鼻祖,其设计风格与20世纪80年代设计的商业化程序语言MATLAB十分接近,具有很多强大且复杂的可视化功能。Matplotlib包含多种类型的API,可以采用多种方式绘制图表并对图表进行定制。 二、Seaborn Seaborn是基于Matplotlib进行高级封装的可视化库,它支持交互式界面,使绘制图表的功能变得更简单...
www.jb51.net/article/2129...htm 2024-6-2

pytorch使用tensorboardX进行loss可视化实例_python_脚本之家

最近pytorch出了visdom,也没有怎么去研究它,主要是觉得tensorboardX已经够用,而且用起来也十分的简单 pip install tensorboardX 然后在代码里导入 from tensorboardX import SummaryWriter 然后声明一下自己将loss写到哪个路径下面 writer = SummaryWriter('./log') ...
www.jb51.net/article/1811...htm 2024-5-25

教你如何在Pytorch中使用TensorBoard_python_脚本之家

可是对于 PyTorch 等其他神经网络训练框架并没有功能像 Tensorboard 一样全面的类似工具,一些已有的工具功能有限或使用起来比较困难 (tensorboard_logger, visdom等) 。TensorboardX 这个工具使得 TensorFlow 外的其他神经网络框架也可以使用到 Tensorboard 的便捷功能。TensorboardX 的github仓库在这里。
www.jb51.net/article/2201...htm 2024-6-1

人工智能学习pyTorch自建数据集及可视化结果实现过程_python_脚本之家

同时把GPU设备相关代码准备好,并且由于需要可视化,因此先实例化visdom,并且在终端上输入python -m visdom.server,打开visdom监视终端。 2.测试函数 先把模式改为eval(),接下来就是通过model,去训练测试集,得到标签,并统计正确率。 3.训练过程及可视化 和之前的一样,还是先实例化一个优化器,选择损失函数模式,实例化...
www.jb51.net/article/2289...htm 2024-6-1

Python自然语言处理之词干,词形与最大匹配算法代码详解_python_脚本之...

这篇文章主要介绍了Python自然语言处理之词干,词形与MaxMatch算法代码详解,涉及词干提取,词形还原,简单总结了二者的区别和联系,最后还分享了最大匹配算法的相关示例,具有一定参考价值,需要的朋友可以了解下。 本文主要对词干提取及词形还原以及最大匹配算法进行了介绍和代码示例,Python实现,下面我们一起看看具体内容。
www.jb51.net/article/1283...htm 2024-6-1

浅谈一下基于Pytorch的可视化工具_python_脚本之家

Visdom可视化 深度学习网络通常具有很深的层次结构,而且层与层之间通常会有并联、串联等连接方式。当使用PyTorch建立一个深度学习网络并输出文本向读者展示网络的连接方式是非常低效的,所以需要有效的工具将建立的深度学习网络结构有层次化的展示,这就需要使用相关的深度学习网络结构可视化库。 准备网络 1 2 3 4 5 6 ...
www.jb51.net/article/2798...htm 2024-6-1