在做网络训练实验时,有时需要同时将训练曲线和测试曲线一起显示,便于观察网络训练效果。经过很多次踩坑后,终于解决了。
具体的方法是:设置两个writer,一个用于写训练的数据,一个用于写测试数据,并且这两个writer分别存在train和test路径中,注意测试的writer不能加sess.graph如下代码所示。
... train_log_dir = 'logs/train/' test_log_dir = 'logs/test/' # 两者路径不同 megred = tf.summary.merge_all() with tf.Session() as sess: writer_train = tf.summary.FileWriter(train_log_dir,sess.graph) writer_test = tf.summary.FileWriter(test_log_dir) # 注意此处不需要sess.graph ...other code... writer_train.add_summary(summary_str_train,step) writer_test.add_summary(summary_str_test,step)
此处贴一个使用mnist测试的图片,如图所示,在左下角可以通过test和train的选项卡选择查看哪条曲线。
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匀速 不对动画应用任何缓动时间曲线。 对于opacity和colors过渡很有用。 easing: 'linear' anime({ targets: '.linear-easing-demo .el', translateX: 250, direction: 'alternate', loop: true, easing: 'linear' }); 不匀速 基于Robert
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