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赢咖4注册使用Tensorboard投影进行高维向量的可视化
作者:管理员    发布于:2021-05-04 01:46    文字:【】【】【

  tensorflow是最受欢迎的免费开放源代码机器学习库之一,可帮助您执行各种机器学习和深度学习项目。 它可以用于各种任务,包括训练,推理,可视化ML和DL模型。 它还提供了各种各样的预训练模型。

  TensorBoard是tensorflow的可视化工具包。 它帮助我们可视化各种机器学习实验。

  如标题中所述,我们将专注于将Tensorboard嵌入式投影用于我们自己的用例以及我们自己的特征向量。

  要加载要可视化的数据,我们必须了解加载数据的格式。 为了可视化,需要以tsv格式上传特征向量。 每行代表一个特征向量,并以\ t空格分隔。 然后还必须以tsv格式添加元数据。 特征向量和标签的顺序应与其映射标签以进行可视化的顺序相同。 如果你也要提供该类,则在元数据中以制表符分隔的列中,可以指定该类。 但是如果添加两列,则必须添加列名称。

  使用tensorboard在本地计算机上嵌入投影仪,首先需要安装tensorflow。赢咖4

  这个例子需要metadata.tsv和features.txt(txt格式的向量)。 您可以根据自己的喜好选择两者。

  在这里,我正在创建一个名为test和inside 的日志目录,使用已经创建的metadata.tsv,其中包含元数据和features.txt,其中包含特征向量。 对于元数据,它与上述情况相同。 但是对于features.txt,我只是将每个功能附加到列表中,并使用np.savetxt函数将其保存。

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