| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | |||
| 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
| 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
| 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
| 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- Deep learning
- 빅 데이타
- 빅데이타
- 김양재 목사님
- openCV
- Statistics
- 빅데이터
- WebGL
- MongoDB
- Machine Learning
- c++
- 빅 데이터
- 김양재 목사
- Artificial Intelligence
- 몽고디비
- probability
- nodeJS
- Big Data
- No SQL
- 김양재
- 통계
- 인공지능
- 주일설교
- data science
- R
- 딥러닝
- 확률
- 데이터 과학
- 우리들교회
- node.js
Archives
- Today
- Total
목록tf.summary.scalar (1)
Scientific Computing & Data Science
[Artificial Intelligence / TensorFlow] TensorBoard를 이용하여 TensorFlow 데이터 시각화
Written by Geol Choi | Oct. 21, 2017 이번 포스팅에서는 TensorFlow™(TF)의 시각화 도구인 TensorBoard를 이용하여 Computation Graph를 시각화하는 방법에 대하여 알아보도록 하겠습니다. 실행환경은 다음과 같습니다:OS: Windows 7 64-bitAnaconda: Python 3.6 (5.0.0)TensorFlow: r1.3R: 3.4.2 short summerRStudio: 1.0.136 필자의 실행환경은 위와 같지만, Windows가 아닌 다른 OS 환경에서도 동일한 방식으로 실행할 수 있으리라 예상됩니다. 본 튜토리얼은 딥러닝(Deep Learning;DL)에 대한 기본적인 개념을 이해하고 있으며, TensorFlow의 DL 구현에 대한 기..
Artificial Intelligence/TensorFlow
2017. 10. 21. 23:34