主要介绍了TensorFlow保存TensorBoard图像操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

Google提供了一个工具，TensorBoard，它能以图表的方式分析你在训练过程中汇总的各种数据，其中包括Graph结构。 所以我们可以简单的写几行Pyhton，加载Graph，只在logdir里，输出Graph结构数据，并可以查看其图结构。 执行下述代码，将数据流图保存为图片，在目录F:/tensorflow/graph下生成文件events.out.tfevents.1508420019.XM-PC import tensorflow as tf from tensorflow.pyt

实验1-框架及工具入门示例 实验目的 了解深度学习框架及工作流程（深度学习工作量） 了解在不同硬件和批大小（batch_size）条件下，张量运算产生的剩余 实验环境 PyTorch == 1.5.0 TensorFlow> = 1.15.0 【任选环境】带CUDA 10.0的单机Nvidia GPU 实验原理 通过在深度学习框架上调试和运行样例程序，观察不同配置下的运行结果，了解深度学习系统的工作流程。 实验内容 实验流程图 具体步骤 按装依赖包。PyTorch== 1.5，Tens

Keras教程 基于Keras框架的深度学习简介。 这些教程是nlintz的直接移植。 基本主题（来自nlint'z github） 线性回归（，） Logistic回归（，） 前馈神经网络（多层感知器）（，） 深度前馈神经网络（具有2个隐藏层Oo的多层感知器）（，） 卷积神经网络（，） 去噪自动编码器（，） 递归神经网络（LSTM）（，） Word2vec TensorBoard（，） 保存和还原网络（，） 进阶主题 图片分类 物体检测 超分辨率 图片字幕 语义分割 注