tensorboard smooth

tensorboard smooth是一个用于在本地对下载的原始数据进行平滑处理的函数。该函数使用了pandas和numpy库，并接受两个参数：csv_path表示要处理的CSV文件路径，weight表示平滑的权重，默认为0.85。函数首先读取CSV文件中的数据，并将数据保存在一个名为data的DataFrame中。然后，函数使用指定的权重对数据进行平滑处理，将处理后的数据保存在一个名为smoothed的列表中。最后，函数将平滑后的数据保存为一个名为smooth_csv_path的CSV文件。

相关问题

tensorboard数据导出

要导出TensorBoard中的数据，可以按照以下步骤进行操作：

1. 在启动TensorBoard时，添加参数"--samples_per_plugin scalars=0"，例如：tensorboard --samples_per_plugin scalars=0。这将确保导出所有的数据而不仅仅是10000条。

2. 使用以下代码导出TensorBoard中的数据：

from tensorboard.backend.event_processing import event_accumulator

# 加载日志数据
ea = event_accumulator.EventAccumulator('events.out.tfevents.1550994567.vvd-Inspiron-7557')
ea.Reload()

# 输出所有插件的数据键
print(ea.scalars.Keys())

# 获取指定插件的数据
val_psnr = ea.scalars.Items('val_psnr')

# 输出数据的数量和内容
print(len(val_psnr))
print([(i.step, i.value) for i in val_psnr])

3. 如果想要下载没有进行平滑处理的原始数据，可以使用TensorBoard提供的下载接口"Show data download links"。下载的数据可以在本地进行平滑处理。以下是一个平滑处理数据的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import os

def smooth(csv_path, weight=0.85):
    data = pd.read_csv(filepath_or_buffer=csv_path, header=0, names=['Step', 'Value'], dtype={'Step': np.int, 'Value': np.float})
    scalar = data['Value'].values
    last = scalar[0]
    smoothed = []

    for point in scalar:
        smoothed_val = last * weight + (1 - weight) * point
        smoothed.append(smoothed_val)
        last = smoothed_val

    save = pd.DataFrame({'Step': data['Step'].values, 'Value': smoothed})
    save.to_csv('smooth_' + csv_path)

if __name__ == '__main__':
    smooth('test.csv')

matlab smooth

在MATLAB中进行平滑处理可以使用smooth函数。该函数可以对一维和二维的数据进行平滑处理，常用于信号处理和数据分析中。

平滑处理可以消除数据中的噪声，同时保留数据的趋势。具体操作如下：

1. 读取数据并存储在向量或矩阵中。
2. 调用smooth函数，设置平滑窗口大小和平滑类型。
3. 将平滑后的数据保存到新的向量或矩阵中。

示例代码：

% 读取数据
x = load('data.txt');

% 平滑处理
y = smooth(x, 10, 'moving'); % 移动平均
% y = smooth(x, 10, 'lowess'); % LOESS平滑

% 绘制图像
plot(x);
hold on;
plot(y);
legend('原始数据', '平滑后的数据');

在上面的代码中，我们首先读取了名为data.txt的数据文件，然后使用smooth函数对数据进行平滑处理，其中平滑窗口大小为10，平滑类型为移动平均。最后，我们将原始数据和平滑后的数据绘制在同一张图像上，以便比较效果。