Tensorboard的初步使用

Tensorboard简介

TensorBoard是TensorFlow自带的一个强大的可视化工具，也是一个Web应用程序套件。TensorBoard目前支持7种可视化，Scalars,Images,Audio,Graphs,Distributions,Histograms和Embeddings。其中可视化的主要功能如下。

（1）Scalars:展示训练过程中的准确率、损失值、权重/偏置的变化情况。

（2）Images:展示训练过程中记录的图像。

（3）Audio:展示训练过程中记录的音频。

（4）Graphs:展示模型的数据流图，以及训练在各个设备上消耗的内存和时间。

（5）Distributions:展示训练过程中记录的数据的分部图。

（6）Histograms:展示训练过程中记录的数据的柱状图。

（7）Embeddings:展示词向量后的投影分部。

tf.summary.scalar("loss", cost) //创建summary观察损失值

merged_summary_op=tf.summary.merge_all() // 合并summary op

summary_writer=tf.summary.FileWriter(logs_path,graph=tf.get_default_graph())
 
if(epoch+1) % display_step==0:
            c= sess.run(cost, feed_dict={X: train_X, Y: train_Y})
            summary=sess.run(merged_summary_op,feed_dict={X: train_X, Y: train_Y})
            summary_writer.add_summary(summary, epoch * n_samples)

tensorboard --logdir=./example --host 0.0.0.0
http://0.0.0.0:6006

计算图Graphs

wjriter = tf.train.SummaryWriter("/path/to/log", tf.get_defaut_graph())
writer.close()

tensorboard --logdir = /path/to/log

参考资料

1. https://github.com/tensorflow/tensorboard 官方github文件
2. https://www.cnblogs.com/rainydayfmb/p/7944224.html
3. https://blog.csdn.net/zyp199301/article/details/72818733
4. https://www.jianshu.com/p/1bdda872295c