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Tensorboard

运维开发网 https://www.qedev.com 2020-07-31 13:47 出处:网络 作者:运维开发网整理
Tensorboard是Tensorflow的可视化工具,可以通过Tensorflow程序运行过程中最新输出的日志文件可视化Tensorflow程序的运行状态; 若想输出一个关于图中某个节点的变化过程,可在节点处附加scalar_summary,histogram_summary等summary操作运算来收集输出的变化信息; 使用tf.merge_all_summaries可将所有操作合并为一个操

Tensorboard是Tensorflow的可视化工具,可以通过Tensorflow程序运行过程中最新输出的日志文件可视化Tensorflow程序的运行状态;

若想输出一个关于图中某个节点的变化过程,可在节点处附加scalar_summary,histogram_summary等summary操作运算来收集输出的变化信息;

使用tf.merge_all_summaries可将所有操作合并为一个操作;

将汇总数据写入磁盘,需要将汇总的protobuf对象传递给tf.train.Summarywriter;其中参数logdir指定目录;可选参数GraphDef指定图;

Tensorboard运行,可在浏览器输入localhost:6006来查看Tensorboard;或在命令行输入tensorboard --logdir=你所指定的目录路径;

Tensorflow图表有两种连接关系:数据依赖和控制依赖。数据依赖显示两个操作之间的tensor流程,用实心箭头指示,而控制依赖用电线表示。

Tensorflow程序读取数据三种方法:

由python代码供给数据(通过给run()或者eval()函数输入feed_dict参数启动运算过程),在图中设计placeholder节点的唯一意图是为了提供数据供给的方法;

让一个输入管线从文件中读取数据(从csv文件中读取数据,需要使用TextLineReader和decode_csv操作,从二进制文件中读取固定长度记录,可以使用tf.FixedLengthReader的tf.decode_raw操作,此操作可以将一个字符串转换为一个unit8的张量);(把样本数据写入TFRecords二进制文件,再从队列中读取)

在tensorflow图中定义常量来保存所有数据;

 

如图,Tensorboard的基本操作:

Tensorboard

 

 

 

Tensorboard

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