TensorFlow中的Tensorboard該怎么理解

TensorFlow中的Tensorboard該怎么理解，很多新手對(duì)此不是很清楚，為了幫助大家解決這個(gè)難題，下面小編將為大家詳細(xì)講解，有這方面需求的人可以來學(xué)習(xí)下，希望你能有所收獲。

數(shù)據(jù)流圖

以上就是數(shù)據(jù)流圖。

下面從最簡(jiǎn)單的圖開始：

import tensorflow as tf 

a = tf.add(3, 5)

通過TensorBoard進(jìn)行可視化：

為什么是 x, y ?

TF 自動(dòng)地命名節(jié)點(diǎn)，當(dāng)我們沒有顯示地指定節(jié)點(diǎn)名稱時(shí)，

 x = 3 

 y = 5

接下來，我們打印 a，看看發(fā)生什么：

print (a) 

Tensor("Add:0", shape=(), dtype=int32)

Session對(duì)象，封裝了TF的執(zhí)行環(huán)境。大家如果開發(fā)過多線程，分布式軟件的話，對(duì)于Session的理解可能更容易些，Session尤其對(duì)于高并發(fā)環(huán)境，并行計(jì)算顯得更重要。

記住

圖graph只是定義了操作operations，但是操作operations只能在session里面執(zhí)行，但是graph和session是獨(dú)立創(chuàng)建的。

Tensorboard入門

以windows下的使用Tensorboard為例，如果在Linux系統(tǒng)下，請(qǐng)?jiān)趥€(gè)別地方做出修改。

首先，必須在終端啟動(dòng)tensorboard，如果采用anaconda安裝地話，在目錄Anaconda3\Scripts下有個(gè)啟動(dòng)項(xiàng): tensorboard.exe，這就是tensorboard的服務(wù)端。在cmd窗口，cd 到這個(gè)目錄。

然后，編寫tensorboard，代碼：

import tensorflow as tf

with tf.name_scope('input1'):

    input1 = tf.constant(3.0,name='input1')

with tf.name_scope('input2'):

    input2 = tf.constant(5.0,name='input2')

output = tf.add(input1,input2,name='add')

with tf.Session() as sess:

    output = sess.run(output)

    graph = tf.get_default_graph()

   #將日志文件寫入到目錄../log/下

    writer = tf.summary.FileWriter('log',graph)

    writer.close()

這樣在log文件夾下，增加了一個(gè)event文件，

再在終端，輸入 tensorboard.exe --logdir = 剛在生成的log文件夾的絕對(duì)路徑，回車，這樣服務(wù)端就啟動(dòng)了，

接下來，啟動(dòng)客戶端，即瀏覽器，輸入localhost:6006，端口是6006，選中g(shù)raphs，得到如下的可視化圖：

看完上述內(nèi)容是否對(duì)您有幫助呢？如果還想對(duì)相關(guān)知識(shí)有進(jìn)一步的了解或閱讀更多相關(guān)文章，請(qǐng)關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道，感謝您對(duì)億速云的支持。