深度学习（三）--tensorboard可视化初步

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今天来实现一下计算图的可视化，直接上代码

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tensorboard 可视化初步
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import tensorflow as tf

# 清除default_graph和不断增加的节点
tf.reset_default_graph()

# logdir为日志存放的位置
logdir = '/home/tlxy/桌面/'

# 定义一个简单的计算图,实现向量的加法运算
input1 = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], name='input1')
input2 = tf.constant([2.0, 3.0, 4.0], name='input2')
input3 = tf.add(input1, input2)

# 生成一个写日志的writer,并将当前的计算图写入writer
writer = tf.summary.FileWriter(logdir,tf.get_default_graph())
writer.close()

我们将log文件生成在了桌面上，然后调用pycharm的terminal（因为我用的是pycharm）并写上

(venv) tlxy@augs:~/桌面$ tensorboard --logdir=/home/tlxy/桌面/

即可！

tensorboard实质上是一个服务器，与tensorflow是两个线程的，不是一起运行的，我们调用tensorboard之后，它会给我们一个网址，我们直接打开就可以看到可视化的界面