1、打开anaconda prompt,激活tensorflow环境;
2、tensorboard --logdir="events.out.tfevents文件夹路径",生成一个地址,如:http://DESKTOP-BCEJ37K:6006
3、在浏览器中打开这个地址就可以看到可视化的结果(打不开,使用http://localhost:6006/)
因此,我在TensorFlow 2中使用tf.keras框架重新训练了一个预先训练的ResNet50 V2模型,在顶部添加了两个密集层。现在我想在基本ResNet模型中可视化层中的权重。但是,重新加载保存的模型 导致 如您所见,ResNet模型的层没有单独列出,这意味着调用 只会导致 因此,如何访问基本ResNet50 V2模型中每个层内部的权重?
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有了能做出惊人预测的模型之后,要做什么呢?当然是部署生产了。这只要用模型运行一批数据就成,可能需要写一个脚本让模型每夜都跑着。但是,现实通常会更复杂。系统基础组件都可能需要这个模型用于实时数据,这种情况需要将模型包装成网络服务:这样的话,任何组件都可以通过 REST API 询问模型。随着时间的推移,你需要用新数据重新训练模型,更新生产版本。必须处理好模型版本,平稳地过渡到新版本,碰到问题的话需要