問題タブ [tensorboard]

Docker ベースのインストールを使用しました。

私はこのようにTensorboardを始めました：

次に、Chrome を開きました。タイトルに TensorBoard を付けましたが、空っぽでした。

ここにいくつかの写真があります：http://imgur.com/a/ZwdzD

Docker ベースのインストールでテンソルボードを正しく表示するには?

開いている TensorBoard セッションで最新のイベント ファイルの更新されたグラフをすばやく表示する最良の方法は何ですか? Python アプリを再実行すると、新しいログ ファイルが作成され、新しいイベントやグラフが作成される可能性があります。ただし、再起動しない限り、TensorBoard はこれらの違いに気付かないようです。

Tensorflow を使用してニューラル ネットワークを構築しており、Tensorboard でトレーニング結果を表示したいと考えています。これまでのところ、すべて正常に動作しています。しかし、Tensorboard の「イベント ファイル」について質問があります。Python スクリプトを実行するたびに、異なるイベント ファイルが生成されることに気付きました。を使用してローカル サーバーを実行すると、 $ python /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/tensorboard/tensorboard.py --logdir=/home/project/tmp/複数のイベント ファイルがあるとエラーが表示されます。ローカル サーバーを実行するたびに、それを機能させるために以前のイベント ファイルをすべて削除する必要があるため、煩わしいようです。したがって、この問題を防ぐための解決策があるかどうか疑問に思っています。とても感謝しております。

Tensorboard を使用して、検証サンプルの損失の変化を視覚化したいと考えています。しかし、検証セットが大きすぎて 1 つのミニバッチで計算できません。したがって、検証の損失を計算するには、検証セットをカバーするいくつかのミニバッチで session.run を数回呼び出す必要があります。次に、各ミニバッチの (Python での) 損失を合計して、完全な検証損失を取得します。

私の問題は、tf.scalar_summary を tensorflow ノードに接続する必要があるように見えることです。しかし、session.run を数回実行して、ノードの値の合計に何らかの方法で「アタッチ」する必要があります。

それを行う方法はありますか？おそらく、ミニバッチ損失の合計を含む python float を直接要約することによってですか? しかし、計算外の python 値をテンソルボードで「要約」する方法をドキュメントで見たことがありません。ドキュメントの「ハウツー」セクションの例は、session.run への 1 回の呼び出しで計算できる損失のみに関係しています。

Python 3.5 に tensorflow を正常にインストールしました。

しかし、BaseHTTPServer.pyPython 2.x のみをサポートしているため、テンソルボードを使用できません。次に、Python 2.7 にテンソルフローをインストールすると、次の問題が発生します。

私は、既にトレーニングされた TensorFlow の基本的な LSTM と、ブラウザーで実行できる JavaScript バージョンとの間のインターフェースの実装に取り​​組んでいます。問題は、私が読んだすべての文献で、LSTM がミニネットワーク (接続、ノード、およびゲートのみを使用) としてモデル化されており、TensorFlow にはさらに多くのことが行われているように見えることです。

私が持っている2つの質問は次のとおりです。

1. TensorFlow モデルは、より従来型のニューラル ネットワーク構造に簡単に変換できますか?

2. TensorFlow が提供するトレーニング可能な変数をこの構造にマッピングする実用的な方法はありますか?

TensorFlow から「トレーニング可能な変数」を取得できます。問題は、LSTM ノードごとにバイアスの値が 1 つしかないように見えることです。ここで、私が見たほとんどのモデルには、メモリ セル、入力、および出力。