# R 中的 tfruns 包
您可以按照 Jupyter R 筆記本中的代碼`ch-17d_TensorBoard_in_R`。
`tfruns` 軟件包是 R 中提供的非常有用的工具，有助于跟蹤多次運行以訓練模型。對于使用 `keras` `tfestimators` 軟件包在 R 中構建的模型， `tfruns` 軟件包自動捕獲運行數據。使用 `tfruns` 非常簡單易行。只需在 R 文件中創建代碼，然后使用 `training_run()` 函數執行該文件。例如，如果你有一個 `mnist_model.R?` 文件 ，那么在交互式 R 控制臺中使用 `training_run()` 函數執行它，如下所示：
```r
library(tfruns)
training_run('mnist_model.R')
```
訓練完成后，將自動顯示顯示運行摘要的窗口。我們從`tfruns` GitHub 倉庫（ [https://github.com/rstudio/tfruns/blob/master/inst/examples/mnist_mlp/mnist_mlp]獲得的`mnist_mlp.R`窗口中獲得以下輸出。 R](https://github.com/rstudio/tfruns/blob/master/inst/examples/mnist_mlp/mnist_mlp.R) ）。
tfruns visualization of the model run
在“查看器”窗口中，輸出選項卡包含以下圖：
tfruns visualization of the accuracy and loss values
`tfruns`軟件包將一個插件安裝到 RStudio，也可以從`Addins`菜單選項訪問。該軟件包還允許您比較多個運行并將運行報告發布到 RPub 或 RStudio Connect。您還可以選擇在本地保存報告。
Further documentation on the `tfruns` package in R can be found at the following links:?
[https://tensorflow.rstudio.com/tools/tfruns/reference/](https://tensorflow.rstudio.com/tools/tfruns/reference/)
[https://tensorflow.rstudio.com/tools/tfruns/articles/overview.html](https://tensorflow.rstudio.com/tools/tfruns/articles/overview.html).
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- Keras 中的去噪自編碼器
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- Keras 中的變分自編碼器
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- 使用保護程序類保存和恢復所選變量
- 保存和恢復 Keras 模型
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- TensorFlow 中的 VGG16
- 使用 TensorFlow 中預訓練的 VGG16 進行圖像分類
- TensorFlow 中的圖像預處理，用于預訓練的 VGG16
- 使用 TensorFlow 中的再訓練的 VGG16 進行圖像分類
- Keras 的 VGG16
- 使用 Keras 中預訓練的 VGG16 進行圖像分類
- 使用 Keras 中再訓練的 VGG16 進行圖像分類
- TensorFlow 中的 Inception v3
- 使用 TensorFlow 中的 Inception v3 進行圖像分類
- 使用 TensorFlow 中的再訓練的 Inception v3 進行圖像分類
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- 深度強化學習
- OpenAI Gym 101
- 將簡單的策略應用于 cartpole 游戲
- 強化學習 101
- Q 函數（在模型不可用時學習優化）
- RL 算法的探索與開發
- V 函數（模型可用時學習優化）
- 強化學習技巧
- 強化學習的樸素神經網絡策略
- 實現 Q-Learning
- Q-Learning 的初始化和離散化
- 使用 Q-Table 進行 Q-Learning
- Q-Network 或深 Q 網絡（DQN）的 Q-Learning
- 總結
- 生成性對抗網絡
- 生成性對抗網絡 101
- 建立和訓練 GAN 的最佳實踐
- 使用 TensorFlow 的簡單的 GAN
- 使用 Keras 的簡單的 GAN
- 使用 TensorFlow 和 Keras 的深度卷積 GAN
- 總結
- 使用 TensorFlow 集群的分布式模型
- 分布式執行策略
- TensorFlow 集群
- 定義集群規范
- 創建服務器實例
- 定義服務器和設備之間的參數和操作
- 定義并訓練圖以進行異步更新
- 定義并訓練圖以進行同步更新
- 總結
- 移動和嵌入式平臺上的 TensorFlow 模型
- 移動平臺上的 TensorFlow
- Android 應用中的 TF Mobile
- Android 上的 TF Mobile 演示
- iOS 應用中的 TF Mobile
- iOS 上的 TF Mobile 演示
- TensorFlow Lite
- Android 上的 TF Lite 演示
- iOS 上的 TF Lite 演示
- 總結
- R 中的 TensorFlow 和 Keras
- 在 R 中安裝 TensorFlow 和 Keras 軟件包
- R 中的 TF 核心 API
- R 中的 TF 估計器 API
- R 中的 Keras API
- R 中的 TensorBoard
- R 中的 tfruns 包
- 總結
- 調試 TensorFlow 模型
- 使用tf.Session.run()獲取張量值
- 使用tf.Print()打印張量值
- 用tf.Assert()斷言條件
- 使用 TensorFlow 調試器（tfdbg）進行調試
- 總結
- 張量處理單元