資訊專(zhuān)欄INFORMATION COLUMN
摘要：測(cè)試專(zhuān)用文件夾深度學(xué)習(xí)使用方法在上面這篇文章中提到了這種調(diào)度的方法。但是報(bào)了錯(cuò)誤。提示中有，估計(jì)文章中用的是舊版本的方法我現(xiàn)在用的是，估計(jì)原作者用的是版本的改成測(cè)試專(zhuān)用文件夾就能成功運(yùn)行了
D:Python測(cè)試專(zhuān)用文件夾logs>tensorboard -logdir=logs
usage: tensorboard [-h] [--helpfull] [--logdir PATH] [--host ADDR]
[--port PORT] [--purge_orphaned_data BOOL]
[--reload_interval SECONDS] [--db URI] [--db_import]
[--db_import_use_op] [--inspect] [--version_tb] [--tag TAG]
[--event_file PATH] [--path_prefix PATH]
[--window_title TEXT] [--max_reload_threads COUNT]
[--reload_task TYPE]
[--samples_per_plugin SAMPLES_PER_PLUGIN]
[--debugger_data_server_grpc_port PORT]
[--debugger_port PORT] [--master_tpu_unsecure_channel ADDR]
tensorboard: error: unrecognized arguments: -logdir=logs
tensorboard -logdir=logs
深度學(xué)習(xí)7：TensorBoard使用方法
在上面這篇文章中提到了這種調(diào)度tensorboard的方法。
但是報(bào)了tensorboard: error: unrecognized arguments: -logdir=logs錯(cuò)誤。
提示中有 [--logdir PATH]，估計(jì)文章中用的是舊版本的方法（我現(xiàn)在用的是1.14，估計(jì)原作者用的是0.xx版本的）
改成
D:Python測(cè)試專(zhuān)用文件夾>tensorboard --logdir logs TensorBoard 1.14.0 at http://LAPTOP-BBMBSKKI:6006/ (Press CTRL+C to quit)
就能成功運(yùn)行了
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摘要：是這個(gè)函數(shù)名翻譯為獲取未定義的錯(cuò)誤信息對(duì)于返回一定要很明確的返回之前的這樣就可以忽略一個(gè)如果你想這個(gè)沒(méi)有返回值你可以返回而不是獲取與預(yù)期不符的的結(jié)構(gòu)警告信息聲明結(jié)構(gòu)初始化時(shí)返回如果傳給的是你一定要很明確地返回初始初始可能是如果你不想給這 import { ActionTypes } from ./createStore import isPlainObject from lodash/...
摘要：首先要安裝因?yàn)橄到y(tǒng)已經(jīng)裝了所以接下來(lái)直接裝虛擬環(huán)境建立一個(gè)獨(dú)立于系統(tǒng)的虛擬環(huán)境不會(huì)跟系統(tǒng)環(huán)境混淆運(yùn)行環(huán)境退出環(huán)境運(yùn)行虛擬環(huán)境，在環(huán)境中安裝新建項(xiàng)目新建不用也可以進(jìn)行接下來(lái)的操作官網(wǎng)安裝在虛擬環(huán)境中檢測(cè)是否正常工作在與同目錄下寫(xiě)一個(gè)模擬 1. virtualvenv 2. django 3. uWSGI 4. nginx 1. virtualvenv virtualvenv in...
當(dāng)我們構(gòu)建一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型時(shí)，了解模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)是非常重要的。TensorFlow提供了一種可視化網(wǎng)絡(luò)的編程技術(shù)，它可以幫助我們更好地理解模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)，從而更好地調(diào)整模型以獲得更好的性能。 TensorFlow提供了一個(gè)名為T(mén)ensorBoard的工具，它可以可視化我們的模型。TensorBoard可以顯示訓(xùn)練和驗(yàn)證的損失曲線、模型的結(jié)構(gòu)、參數(shù)分布等信息。在本文中，我們將介紹如何使用Ten...
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