机器学习小试（3）Tensorboard 可视化初步

上文里，我们做了一个网络，用于分类平面内的三类散点。这个网络的结构很清晰，但怎么可视化呢？根据教程中的指示，开始试试Tensorboard (TB).
首先，感谢这篇写的很好的Blog，在我的学习过程中帮助很大。
http://blog.csdn.net/aliceyangxi1987/article/details/71716596,根据初步阅读学习，TB的用法是在图生成与训练过程中，记录很多参数到文件。接着，TB的可执行档会根据生成的文件开启本地的Web服务器，从现代浏览器（老的不行，显卡驱动不兼容不行）上打开即可展现丰富的可视化元素。
由于有了前人的经验分享，避免了好多坑，比如：
1. 在指定文件夹时，一定要加最后的反斜杠，如“./netdemo”要写为”./netdemo/”
2. 在启动控制台后，把当前文件夹CD到netdemo文件夹所在的父文件夹中可以避免输入含有中文的路径。注意一些版本的控制台似乎对中文支持不好。

在代码中有条理的定义大纲

根据教程，我们使用with tf.name_scope(‘name’):语法，定义多层的大纲，这样可以避免图显示的过于杂乱和没有条理。如：

#--------------------------------------------------------------#create graphwith tf.name_scope('network'):    with tf.name_scope('input'):        s1 = n        #...    with tf.name_scope('hidden1'):        #...

可以按照自己的代码结构缩进，得到更好的多层效果。一旦分层，生成的图便可以逐级点开，如下图：

为变量做好命名

需要友好展示的变量，加入 name=属性，这样在图中则会带上名字。比如：

    with tf.name_scope('hidden3'):        s4 = 17        W3 = tf.Variable(tf.random_uniform([s3,s4],-1,1),name="W3")        b3 = tf.Variable(tf.random_uniform([1],-1,1),name="b3")         z4 = tf.matmul(a3,W3) + b3*tf.ones([1,s4],name="z4")        a4 = tf.nn.sigmoid(z4,name="a4")

注意，变量的名字并不影响执行。设置后，相应变量的名字就出现在图上：

写入磁盘

在sess.init()后加入写入代码：

#--------------------------------------------------------------### create tensorflow structure end ###sess = tf.Session()sess.run(init)          # Very importantwriter = tf.summary.FileWriter("./netdemo/")writer.add_graph(sess.graph)

注意！文件夹名后要加反斜杠！

开启本地服务并享受FirstShow

好啦！那就开始吧！

C:\Anaconda\projects>tensorboard --logdir C:\Anaconda\projects\netdemo

理论+实践的收获

暂时不写程序啦！继续看视频学习数学知识——没有理论做基础，动手的方向是模糊的。现在经过第一阶段的理论学习+动手，基本算是刚刚从弱弱小白变为略知一丁点的小白：
1. 由理论学习，知道了神经网络最重要的就是训练技术，也就是梯度的反向加权传导的推导。
2. 由编程实践，发现TS竟然不用写偏导数计算这个步骤，于是思考为什么？原因难道是TS特有的规划计算-计算两步走策略。这个策略使得规划的图隐含带有了梯度的知识，这样TS就能自动知道梯度该怎么算！
3. 可视化验证，证明了2的猜测，看看下面训练与代价单元密密麻麻的梯度单元，就知道在产生图的时候，TS已经帮我们做好啦！

附件，静态制图代码

所谓静态制图，就是尚未挖掘强大的summary功能，只是静态的把图的结构打印出来：

from __future__ import print_functionimport tensorflow as tfimport numpy as npn = 2      # 2 featuresm = 10240   #  data  setsK = 3      #3 output classes#generate a circle region at center and size is Rcenter1 = np.random.rand(2).astype(np.float32)/4 + 0.5center2 = -1 * np.random.rand(2).astype(np.float32)/4 - 0.5r1 = np.random.rand(1).astype(np.float32) * 0.1 + 0.4r2 = np.random.rand(1).astype(np.float32) * 0.1 + 0.4print ("center1 = ",center1,",r1 = ", r1)            print ("center2 = ",center2,",r2 = ", r2,"\n")            print ("training...")#--------------------------------------------------------------#create graphwith tf.name_scope('network'):    with tf.name_scope('input'):        s1 = n        a1 = tf.placeholder(tf.float32,[None,s1],name="in")     with tf.name_scope('hidden1'):        s2 = 17        W1 = tf.Variable(tf.random_uniform([s1,s2],-1,1),name="W1")        b1 = tf.Variable(tf.random_uniform([1],-1,1),name="b1")         z2 = tf.matmul(a1,W1) + b1*tf.ones([1,s2],name="z2")        a2 = tf.nn.sigmoid(z2,name="a2")    with tf.name_scope('hidden2'):        s3 = 17        W2 = tf.Variable(tf.random_uniform([s2,s3],-1,1),name="W2")        b2 = tf.Variable(tf.random_uniform([1],-1,1),name="b2")         z3 = tf.matmul(a2,W2) + b2*tf.ones([1,s3],name="z3")        a3 = tf.nn.sigmoid(z3,name="a3")    with tf.name_scope('hidden3'):        s4 = 17        W3 = tf.Variable(tf.random_uniform([s3,s4],-1,1),name="W3")        b3 = tf.Variable(tf.random_uniform([1],-1,1),name="b3")         z4 = tf.matmul(a3,W3) + b3*tf.ones([1,s4],name="z4")        a4 = tf.nn.sigmoid(z4,name="a4")    with tf.name_scope('hidden4'):        s5 = 17        W4 = tf.Variable(tf.random_uniform([s4,s5],-1,1),name="W4")        b4 = tf.Variable(tf.random_uniform([1],-1,1),name="b4")         z5 = tf.matmul(a4,W4) + b4*tf.ones([1,s5],name="z5")        a5 = tf.nn.sigmoid(z5,name="a5")    with tf.name_scope('output'):        ##output        s6 = 3        W5 = tf.Variable(tf.random_uniform([s5,s6],-1,1),name="W5")        b5 = tf.Variable(tf.random_uniform([1],-1,1),name="b5")         z6 = tf.matmul(a5,W5) + b5*tf.ones([1,s6],name="z6")        a6 = tf.nn.sigmoid(z6,name="out")with tf.name_scope('loss'):#--------------------------------------------------------------    y_ = tf.placeholder(tf.float32,[None,K],name="tr_out")    lamda = 0.0000001    punish = lamda *(tf.reduce_sum(W1**2) + tf.reduce_sum(W2**2)             + tf.reduce_sum(W3**2) + tf.reduce_sum(W4**2)            + tf.reduce_sum(W5**2))    loss = tf.reduce_mean(tf.square(a6-y_),name="loss") + punishwith tf.name_scope('trainning'):    optimizer = tf.train.AdamOptimizer(name="opt")    train = optimizer.minimize(loss,name="train")init = tf.global_variables_initializer()#--------------------------------------------------------------### create tensorflow structure end ###sess = tf.Session()sess.run(init)          # Very importantwriter = tf.summary.FileWriter("./netdemo/")writer.add_graph(sess.graph)#generate trainning data between (-1,1)x_data = np.random.rand(m,n).astype(np.float32) * 2 - 1#calc the y for each training setsy_data = np.zeros([m,K]).astype(np.float32)for idx in range(m):    if (x_data[idx,0] - center1[0])**2 + (x_data[idx,1] - center1[1])**2 <= r1**2:        y_data[idx,1] = 1    elif (x_data[idx,0] - center2[0])**2 + (x_data[idx,1] - center2[1])**2 <= r2**2:        y_data[idx,2] = 1    else:        y_data[idx,0] = 1for step in range(10000):    sess.run(train,feed_dict={a1:x_data,y_:y_data})    if step % 1000 == 0:        print(step, sess.run(loss,feed_dict={a1:x_data,y_:y_data}))        #generate trainning data between (-1,1)        x_data = np.random.rand(m,n).astype(np.float32) * 2 - 1        #calc the y for each training sets        y_data = np.zeros([m,K]).astype(np.float32)        for idx in range(m):            if (x_data[idx,0] - center1[0])**2 + (x_data[idx,1] - center1[1])**2 <= r1**2:                y_data[idx,1] = 1            elif (x_data[idx,0] - center2[0])**2 + (x_data[idx,1] - center2[1])**2 <= r2**2:                y_data[idx,2] = 1            else:                y_data[idx,0] = 1