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这才是TensorFlow自带可视化工具TensorBoard的正确打开方式附项目源码_[#第一枪]

发布时间:2021-06-07 16:23:30 阅读: 来源:焊管机厂家

按:本文作者Jerry,原文载于作者个人博客,雷锋网已获授权。

TensorBoard

如何更直观的观察数据在神经网络中的变化,或是已经构建的神经网络的结构。上一篇文章说到,可以使用 matplotlib 第三方可视化,来进行一定程度上的可视化。然而Tensorflow也自带了可视化模块Tensorboard,并且能更直观的看见整个神经网络的结构。

上面的结构图甚至可以展开,变成:

使用

结构图:

with tensorflow .name_scope(layer_name):

直接使用以上代码生成一个带可展开符号的一个域,并且支持嵌套操作:

with tf.name_scope(layer_name):

with tf.name_scope('weights'):

节点一般是变量或常量,需要加一个“name=‘’”参数,才会展示和命名,如:

with tf.name_scope('weights'):

Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size,out_size]))

结构图符号及意义:

变量:

变量则可使用Tensorflow.histogram_summary()方法:

tf.histogram_summary(layer_name+"/weights",Weights) #name命名,Weights赋值

常量:

常量则可使用Tensorflow.scalar_summary()方法:

tf.scalar_summary('loss',loss) #命名和赋值

展示:

最后需要整合和存储SummaryWriter:

#合并到Summary中

merged = tf.merge_all_summaries()

#选定可视化存储目录

writer = tf.train.SummaryWriter("/目录",sess.graph)

merged也是需要run的,因此还需要:

result = sess.run(merged) #merged也是需要run的

writer.add_summary(result,i)

执行:

运行后,会在相应的目录里生成一个文件,执行:

tensorboard --logdir="/目录"

会给出一段网址:

浏览器中打开这个网址即可,因为有兼容问题,firefox并不能很好的兼容,建议使用Chrome。

常量在Event中,结构图在Graphs中,变量在最后两个Tag中。

附项目代码:

具体项目承接上一篇文章:

importtensorflowastf

importnumpyasnp

defadd_layer(inputs,in_size,out_size,n_layer,activation_function=None):#activation_function=None线性函数

layer_name="layer%s"%n_layer

withtf.name_scope(layer_name):

withtf.name_scope('weights'):

Weights=tf.Variable(tf.random_normal([in_size,out_size]))#Weight中都是随机变量

tf.histogram_summary(layer_name+"/weights",Weights)#可视化观看变量

withtf.name_scope('biases'):

biases=tf.Variable(tf.zeros([1,out_size])+0.1)#biases推荐初始值不为0

tf.histogram_summary(layer_name+"/biases",biases)#可视化观看变量

withtf.name_scope('Wx_plus_b'):

Wx_plus_b=tf.matmul(inputs,Weights)+biases#inputs*Weight+biases

tf.histogram_summary(layer_name+"/Wx_plus_b",Wx_plus_b)#可视化观看变量

ifactivation_functionisNone:

outputs=Wx_plus_b

else:

outputs=activation_function(Wx_plus_b)

tf.histogram_summary(layer_name+"/outputs",outputs)#可视化观看变量

returnoutputs

#创建数据x_data,y_data

x_data=np.linspace(-1,1,300)[:,np.newaxis]#[-1,1]区间,300个单位,np.newaxis增加维度

noise=np.random.normal(0,0.05,x_data.shape)#噪点

y_data=np.square(x_data)-0.5+noise

withtf.name_scope('inputs'):#结构化

xs=tf.placeholder(tf.float32,[None,1],name='x_input')

ys=tf.placeholder(tf.float32,[None,1],name='y_input')

#三层神经,输入层(1个神经元),隐藏层(10神经元),输出层(1个神经元)

l1=add_layer(xs,1,10,n_layer=1,activation_function=tf.nn.relu)#隐藏层

prediction=add_layer(l1,10,1,n_layer=2,activation_function=None)#输出层

#predition值与y_data差别

withtf.name_scope('loss'):

loss=tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(ys-prediction),reduction_indices=[1]))#square()平方,sum()求和,mean()平均值

tf.scalar_summary('loss',loss)#可视化观看常量

withtf.name_scope('train'):

train_step=tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss)#0.1学习效率,minimize(loss)减小loss误差

init=tf.initialize_all_variables()

sess=tf.Session()

#合并到Summary中

merged=tf.merge_all_summaries()

#选定可视化存储目录

writer=tf.train.SummaryWriter("Desktop/",sess.graph)

sess.run(init)#先执行init

#训练1k次

foriinrange(1000):

sess.run(train_step,feed_dict={xs:x_data,ys:y_data})

ifi%50==0:

result=sess.run(merged,feed_dict={xs:x_data,ys:y_data})#merged也是需要run的

writer.add_summary(result,i)#result是summary类型的,需要放入writer中,i步数(x轴)

了解完 TensorBoard 的详细用法,你是否想了解 TensorFlow 的更多内容?

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