溫馨提示×
您好，登錄后才能下訂單哦！
點擊 登錄注冊 即表示同意《億速云用戶服務條款》
您好，登錄后才能下訂單哦！
本篇文章為大家展示了MXBoard中怎么利用MXNet 實現數據可視化，內容簡明扼要并且容易理解，絕對能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細介紹希望你能有所收獲。
安裝教程
安裝MXNet
1pip install mxnet-cu80 --pre # Amusi的環境是CUDA8.0
安裝MXBoard
1pip install mxboard
安裝TensorBoard
1pip install tensorflow-gpu==1.4 tensorboard # Amusi指定了TensorFlow版本
注：要想在瀏覽器中可視化數據，MXBoard還必須依賴于TensorBoard，因此還需要下載安裝TensorFlow和TensorBoard（TensorFlow真的很NB）
測試TensorBoard
1tensorboard --help
若成功安裝，則會輸出一堆tensorboard的指令提示信息，如下圖所示：
測試：利用 MXBoard 來可視化 MXNet 數據
新建Python腳本文件，命名為MXBoard-Test.py
1import mxnet as mx
2from mxboard import SummaryWriter
3
4with SummaryWriter(logdir='./logs') as sw:
5 for i in range(10):
6 # create a normal distribution with fixed mean and decreasing std
7 data = mx.nd.normal(loc=0, scale=10.0/(i+1), shape=(10, 3, 8, 8))
8 sw.add_histogram(tag='norml_dist', values=data, bins=200, global_step=i)
運行該腳本文件，可在同路徑下生成logs文件夾，如下圖所示：
打開終端，切換到利用TensorBoard可視化
1tensorboard --logdir=./logs --host=127.0.0.1 --port=8888
根據輸出提示，將http://127.0.0.1:8888網址復制粘貼到Chrome瀏覽器中
上述內容就是MXBoard中怎么利用MXNet 實現數據可視化，你們學到知識或技能了嗎？如果還想學到更多技能或者豐富自己的知識儲備，歡迎關注億速云行業資訊頻道。
免責聲明：本站發布的內容（圖片、視頻和文字）以原創、轉載和分享為主，文章觀點不代表本網站立場，如果涉及侵權請聯系站長郵箱：is@yisu.com進行舉報，并提供相關證據，一經查實，將立刻刪除涉嫌侵權內容。
