TensorBoard使用

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• 查看基本的图

  • 只要使用summary中的FileWriter类就可以查到整个推断过程中的流程图
  • 代码如下：

      import tensorflow as tf    input1 = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], name='input1')    input2 = tf.Variable(tf.random_uniform([3]), name='input2')    output = tf.add_n([input1, input2], name='add')    save_path = '/home/give/PycharmProjects/Learn/Tensorflow/TensorBoard/save_log'    writer = tf.summary.FileWriter(save_path, tf.get_default_graph())    writer.close()

  • 效果如下：
    

• 查看运行过程中的参数

  • 比如说我们想知道运行过程中参数的大小分布情况，我们可以可以记录他们平均值、方差的变换，还可以记录它的分布直方图。参考代码如下：

  def variable_summaries(var, name):    with tf.name_scope('summaries'):        tf.summary.histogram(name, var)        mean = tf.reduce_mean(var)        # 和其他操作一样，scalar和histogram并不会立即执行，需要通过调用sess.run 来明确的调用        # scale 是记录一个标量        # histogram 是记录一个分布图        tf.summary.scalar(            'mean/' + name,            mean        )        stddev = tf.sqrt(            tf.reduce_mean(                tf.square(var - mean)            )        )        tf.summary.scalar(            'stddev/' + name,            stddev        )

  • 通过上述代码，我们就可以记录运行过程中一些参数的值。比如说我们想记录全连接层的权重的信息，我们就可以如下方式调用：

  with tf.name_scope('weights'):    weights = tf.Variable(        tf.truncated_normal(            [                input_dim,                output_dim            ],            stddev=0.1        )    )    variable_summaries(weights, layer_name + '/weights')

  • 再比如说我们想了解运行过程中准确率的变换情况，我们就可以这么调用：

  with tf.name_scope('accuracy'):     with tf.name_scope('correction_prediction'):         correct_prediction = tf.equal(             tf.argmax(y, 1),             tf.argmax(y_, 1)         )     with tf.name_scope('accuracy'):         accuracy = tf.reduce_mean(             tf.cast(correct_prediction, tf.float32)         )     tf.summary.scalar('accuracy', accuracy)

  -在这里我们主要使用了如下三个函数：

  • tf.summary.scaler(name, value) : 添加一个标量数据，我们可以在tensorboard主页上的scaler上看到我们存入值的信息，如下所示：
    
  • tf.summary.histogram(name, value): 添加一个数据，我们可以看到数据的分布，这个分布我至今还没有明白是怎么回事，看不太懂。。
    
  • tf.summary.image(name, value): 添加一个图像，我们可以在Image tab上看到我们存入的图像。