TensorBoard的简明使用

Dear 丶 2023-06-26 05:31 11阅读 0赞

**TensorFlow**使用 **TensorBoard** 来提供计算图形的图形图像。这使得理解、调试和优化复杂的神经网络程序变得很方便。TensorBoard 也可以提供有关网络执行的量化指标。它读取 TensorFlow 事件文件，其中包含运行 TensorFlow 会话期间生成的摘要数据。  
简言之，就是可以用来看数据变化，看网络结构的。  
具体的操作方法：

tf.reset_default_graph() # 重置，如果不需要重置就不需要这句
    
    logdir = 'F:/log/'   # 目标目录
    writer = tf.summary.FileWriter(logdir,tf.get_default_graph())
    writer.close()

使用一个例程来看一下具体的操作：

import tensorflow as tf
    # 
    tf.reset_default_graph()
    
    value = tf.Variable(0,name = "value")
    mid_val = tf.Variable(0,name = "mid_val")
    one = tf.constant(1,name = "one")
    new_value = tf.add(value,one)
    update_value = tf.assign(value,new_value)
    new_sum = tf.add(mid_val,value)
    update_mid_val = tf.assign(mid_val,new_sum)
    
    init = tf.global_variables_initializer()
    
    with tf.Session() as sess:
        sess.run(init)
        for _ in range(10):
            sess.run(update_value)
            sess.run(update_mid_val)
        print(sess.run(mid_val))
            
    logdir = 'F:/log/'
    writer = tf.summary.FileWriter(logdir,tf.get_default_graph())
    writer.close()

程序运行结束后，在**Anaconda Prompt**中cd到目标目录，然后使用;  
**tensorboard --logdir=/path/**  
即可使用tensorboard  
![在这里插入图片描述][20191230110331562.png]  
在tensorboard中我们可以看到graph

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzUzNTIwNw_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
点击相应的图标还可以查看相应的信息

[20191230110331562.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20191230110331562.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzUzNTIwNw_size_16_color_FFFFFF_t_70]: https://img-blog.csdnimg.cn/20191230110502501.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzUzNTIwNw==,size_16,color_FFFFFF,t_70