tensorview是一个简洁高效的keras可视化训练库，能够在训练过程中动态可视化损失函数和评估指标的训练情况。
tensorview在Jupyter Notebook中运行，我们推荐且使用Jupyter Notebook作为tensorview的开发环境。
| API文档 |
支持pip安装 tensorview:
pip install tensorview
也可以用git安装最新的开发版本
pip install git+git://github.com/Hourout/tensorview.git
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通用机器学习训练可视化
- 支持自定义损失函数和度量指标名字
- 支持同一指标训练集验证集在结果在一张图中显示
- 支持设定训练最大迭代次数
- 支持训练模式包括batch和epoch
- 支持可视化绘图排版
- 支持每间隔固定周期batch和epoch可视化绘图
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keras后端
- 支持epoch模式下自定义损失函数和度量指标名字
- 支持epoch模式下自定义验证集名字
- 支持epoch模式下同一指标训练集验证集在结果在一张图中显示
- 支持epoch模式下设定训练最大迭代次数
- 支持epoch模式下可视化绘图排版
- 支持epoch模式下每间隔固定周期epoch可视化绘图
- 支持batch模式下自定义损失函数和度量指标名字
- 支持batch模式下自定义验证集名字
- 支持batch模式下同一指标训练集验证集在结果在一张图中显示
- 支持batch模式下设定训练最大迭代次数
- 支持batch模式下可视化绘图排版
- 支持batch模式下每间隔固定周期epoch可视化绘图
using tensorview
import tensorview as tvtensorview 初版来源于beefly，但目前已不在对beefly增加新功能，只维护其现有功能的稳定性，未来所有新功能将移植在tensorview中。
tensorview 目前还在快速开发中，未来将支持更多的功能，欢迎keras以及tensorflow社区的同学们一起加入开发。
- 实时功能
- 实时动态可视化训练指标
- 模型层可视化（待定）
- 模型权重可视化（待定）
- 梯度更新可视化（待定）
- 离线功能
- 模型统计
- 模型层可视化（计划）
- 模型权重可视化（计划）
- 梯度更新可视化（待定）
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