tensorboard

政安晨【零基础玩转各类开源AI项目】基于本地Linux Ubuntu系统部署及应用DDSP-SVC：基于DDSP（可微分数字信号处理）的实时端到端歌声转换系统目录简介下载项目建立虚拟环境安装依赖库下载预训练模型1. 特征编码器2.声编码器或增强器3.音高提取器

蛔虫在他乡

关于pytorch后续学习需要下载的包太慢怎么办？tensorboard为例启发： anaconda python3.7安装TensorFlow 1.9.0（CPU版）和这个佬的我是CPU版本（好像是需要找anaconda对应版本，我不知道咋找版本，不知道不同版本的对应关系）此时，我们可以浅浅pip一下看看我们ana直接下载的是那个版本的，可以看到经常卡死（这么一个5M的小东西卡死我五六回）从这里知道我们要下载那个版本之后，我们就可以找资源了放到自己base的文件夹路径底下当然我们真的下载还是在pytorch环境里面的哈 conda activate pytorch执

沉下心来学鲁班

基于面向对象重构模型训练器深度学习领域我们常用jupyter来演练代码，但实际生产环境中不可能像jupyter一样，所有代码逻辑都在面向过程编程，这会导致代码可复用性差，维护难度高。

tensorboard add_text() 停止自动为尖括号标记添加配对的结束括号＜/＞调用tensorboard的add_text()记录文本信息时，如果文本中含有含尖括号的标记，就会被自动识别为html标记，因此tensorboard会自动生成对应的带斜杠的结束标记。例如要记录的文本是 abc<abc>，在tensorboard中就会显示为abc<abc></abc>，给调试带来麻烦。

鱼儿也有烦恼

在PyTorch中使用TensorBoard在机器学习中，要改进模型的某些参数，我们通常需要对其进行衡量。TensorBoard 是用于提供机器学习工作流期间所需测量和呈现的工具。它使我们能够跟踪实验指标（例如损失和准确率），呈现模型计算图，将嵌入向量投影到较低维度的空间等。

tensorboard基本使用使用conda安装1、创建一个tensorboard-test.py 代码如下以上代码，执行后，将在执行目录下，创建一个my-log的文件夹

No dashboards are active for the current data set（Tensorboard)这种情况有两种可能：一是路径不对。二是浏览器不对。首先说明的是，我说的是通过命令tensorboard --logdir 路径打开tensorboard时，出现上述问题。如果是通过vscode或pycharm自带的tensorboard插件打开出现上述问题，那我也没有办法，因为我也被这种情况困扰。

政安晨：示例演绎TensorFlow的官方指南（三）{快速使用数据可视化工具TensorBoard}这篇文章里咱们演绎TensorFLow的数据可视化工具：TensorBoard。在机器学习中，要改进模型的某些参数，您通常需要对其进行衡量。TensorBoard 是用于提供机器学习工作流期间所需测量和呈现的工具。它使您能够跟踪实验指标（例如损失和准确率），呈现模型计算图，将嵌入向量投影到较低维度的空间等。

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在Pytorch中使用Tensorboard可视化训练过程这篇是我对哔哩哔哩up主 @霹雳吧啦Wz 的视频的文字版学习笔记感谢他对知识的分享本节课我们来讲一下如何在pytouch当中去使用我们的tensorboard

【tensorboard打开失败】No dashboards are active for the current data set.这里我再跟视频学的时候，找了很多的指令，说是对应版本不一样，但是发现用了很多指令都可以弹出来跳转的url，那应该就不是输入指令的问题