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TensorBoard Histogram Dashboard（TensorBoard直方图仪表板）
它通过在不同时间点显示张量的许多直方图可视化来实现这一点。 一个基本的例子 让我们从一个简单的例子开始：一个正态分布的变量，其中平均值随时间变化。
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Mandelbrot Set
Mandelbrot集合 Mandelbrot集的可视化与机器学习没有任何关系，但它提供了一个有趣的例子，说明如何将TensorFlow用于一般数学。
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Convolutional Neural Networks（卷积神经网络）
在培训期间可视化网络活动，包括输入图像，激活和渐变的损失和分布。 用于计算学习参数的移动平均数的例程以及在评估期间使用这些平均数来提高预测性能。 实施随着时间的推移系统地减少的学习率计划。
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Platform Specific Code
如果代码有所不同，可能会出现场景，例如，您可能希望为iOS和Android实现单独的可视化组件。 ReactNative提供了两种轻松组织代码并将其按平台分开的方法： 使用Platform模块。
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请参阅可视化图表以获取更多信息。 请注意，tf.Tensor在tf.Operation生成张量作为输出后，对象将隐式命名。
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Frequently Asked Questions（问的频率最高的问题）
有关TensorFlow如何为设备分配操作的详细信息，请参阅有关使用GPU与TensorFlow的how-to文档，以及有关使用多个GPU的示例模型的CIFAR-10教程。
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MNIST For ML Beginners（ML的初学者MNIST 教程）
从这个角度来看，MNIST图像只是784维向量空间中的一束点，具有非常丰富的结构（警告：计算密集型可视化）。 展平数据将丢弃有关图像二维结构的信息。那不好吗？
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Embeddings（嵌套）
可视化嵌入 TensorBoard包括嵌入式投影仪，这是一款可让您交互式显示嵌入的工具。此工具可以读取模型中的嵌入，并以二维或三维方式呈现。
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How to Retrain Inception's Final Layer for New Categories（如何为新类别重新训练盗梦空间的最后一层）
每个步骤从训练集中随机选择10幅图像，从高速缓存中找出它们的瓶颈，并将它们送入最终图层进行预测。然后将这些预测与实际标签进行比较，以通过反向传播过程更新最终图层的权重。
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