[tensorflow] tensorboard 사용

f://test/program/log/log1

안에 이벤트가 있으면

tensorboard --logdir=f://test/program/log/log1

라고 하면 된다.

여기서 띄어쓰기 하면 안된다.

-- 가끔 안되는 사람들은 f://test/program/log 까지 이동한 후

tensorboard --logdir=log1

이렇게 실행했더니 된다고 하는 사람들이 있었다.

( https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/9701 )

info_bio

https://followthedata.wordpress.com/2015/12/21/list-of-deep-learning-implementations-in-biology/

케라스 모델 여러 형태 예제

https://machinelearningmastery.com/keras-functional-api-deep-learning/


https://www.programcreek.com/python/example/104282/keras.optimizers.Adam

케라스 텐서플로우 같이 사용 예

http://zachmoshe.com/2017/11/11/use-keras-models-with-tf.html

nn.corss 와 losses.corss- 차이점

https://stackoverflow.com/questions/47245113/whats-the-difference-between-softmax-cross-entropy-with-logits-and-losses-log-l

[numpy] one hot encoding

import numpy as np

x = [ 3 , 4 , 1]

x = np.asarray( x )

eye = np.eye(5)

print(eye)

x = x.reshape(-1)
print(x)

res = eye[x]

print(res)

[tensorflow] 옵티마이저에서 그라디언트구해서 업데이트 하는 두가지 방법.

https://stackoverflow.com/questions/45473682/difference-between-apply-gradients-and-minimize-of-optimizer-in-tensorflow?rq=1


텐서 플로우에서 옵티마이저로 구한 그래디언트를 적용하는 방법은 두가지 이다.


1. 자동으로

optimizer = tf.train.AdamOptimizer(1e-3)
train_op = optimizer.minimize(cnn.loss, global_step=global_step)

2. 수동으로

optimizer = tf.train.AdamOptimizer(1e-3)
grads_and_vars = optimizer.compute_gradients(cnn.loss)
train_op = optimizer.apply_gradients(grads_and_vars, global_step=global_step)

수동으로 할때는 구해진 그라디언트를 바로 적용하기 전에 다른일을 할 수 있다.