手机网页及网站设计,同步上传wordpress,北新泾街道网站建设,wordpress中文商城模板下载一、TensorBoard可视化学习
1、TensorFlow有一个亮点就是#xff0c;我们能看到自己写的程序的可视化效果#xff0c;这个功能就是TensorBoard
2、TensorFlow可用于训练大规模深度神经网络所需的计算#xff0c;使用该工具涉及的计算往往复杂而深奥。为了方便TensorFlow程…一、TensorBoard可视化学习
1、TensorFlow有一个亮点就是我们能看到自己写的程序的可视化效果这个功能就是TensorBoard
2、TensorFlow可用于训练大规模深度神经网络所需的计算使用该工具涉及的计算往往复杂而深奥。为了方便TensorFlow程序的理解、调试和优化TensorFlow提供了TensorBoard可视化工具
二、实现程序可视化过程
1、数据序列化 TensorBoard通过读取TensorFlow的事件文件来运行需要将数据生成一个序列化的summary protobuf对象 将图序列化到本地events文件这将在指定目录中生成一个events文件其名称格式如下 events.out.tfevents.{timestamp}.{hostname}
2、将可视化的图写入事件文件中API
11.x版本 tf.summary.FileWriter(path, graph) 说明 path路径 graph指定的图
22.x版本 writer tf.summary.create_file_writer(path) 说明创建一个文件写入器writer path路径
tf.summary.graph(graph) 说明写入图
3、启动TensorBoard 终端输入 tensorboard --logdir事件文件的地址 在浏览器中打开TensorBoard的图页面http://127.0.0.1:6006就会看到图了
4、修改代码
import os
os.environ[TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL]2
import tensorflow as tfdef tensorflow_demo():TensorFlow的基本结构# TensorFlow实现加减法运算a_t tf.constant(2)b_t tf.constant(3)c_t a_t b_tprint(TensorFlow加法运算结果\n, c_t)print(c_t.numpy())# 2.0版本不需要开启会话已经没有会话模块了return Nonedef graph_demo():图的演示# TensorFlow实现加减法运算a_t tf.constant(2)b_t tf.constant(3)c_t a_t b_tprint(TensorFlow加法运算结果\n, c_t)print(c_t.numpy())# 查看默认图# 方法1调用方法default_g tf.compat.v1.get_default_graph()print(default_g\n, default_g)# 方法2查看属性# print(a_t的图属性\n, a_t.graph)# print(c_t的图属性\n, c_t.graph)# 自定义图new_g tf.Graph()# 在自己的图中定义数据和操作with new_g.as_default():a_new tf.constant(20)b_new tf.constant(30)c_new a_new b_newprint(c_new\n, c_new)print(a_new的图属性\n, a_new.graph)print(b_new的图属性\n, b_new.graph)# 开启new_g的会话with tf.compat.v1.Session(graphnew_g) as sess:c_new_value sess.run(c_new)print(c_new_value\n, c_new_value)print(我们自己创建的图为\n, sess.graph)# 可视化自定义图# 1创建一个文件写入器writerwriter tf.summary.create_file_writer(./tmp/summary)# 2将图写入with writer.as_default():tf.summary.graph(new_g)return Noneif __name__ __main__:# 代码1TensorFlow的基本结构# tensorflow_demo()# 代码2图的演示graph_demo()
运行之后生成./tmp/summary/events.out.tfevents.1708140220.server001.26046.0.v2
5、运行tensorboard
tensorboard --bind_all --logdir./tmp/summary
访问http://127.0.0.1:6006
6、图例说明 将“Auto-extract high-degree nodes”选项去除
图例就不是两个三角重叠在一起了
椭圆是OpNode小圆是Constant箭头是数据流动
参考资料https://tensorflow.google.cn/versions/r2.6/api_docs/python/tf/summary/graph
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