Tensorflow学习笔记2-Tensorboard

欢迎来到Tensorflow世界

来自：https://github.com/machinelearningmindset/TensorFlow-Course/tree/master/docs/tutorials/0-welcome

本节中的教程只是进入TensorFlow世界的一个开始。
我们使用Tensorboard来显示结果。 TensorBoard是TensorFlow提供的图形可视化工具。 使用谷歌的话说：“你将使用TensorFlow进行计算 - 就像训练一个庞大的深度神经网络一样 - 可能是复杂而混乱的。 为了更容易理解，调试和优化TensorFlow程序，我们提供了一套名为TensorBoard的可视化工具。“本教程中使用了一个简单的Tensorboard实现。

注意：

• 摘要操作，Tensorboard及其优点的详细信息超出了本教程的范围，将在更高级的教程中介绍。

准备环境

首先，我们必须导入必要的库。

from __future__ import print_function
import tensorflow as tf
import os

由于我们的目标是使用Tensorboard，我们需要一个目录来存储信息（如果用户需要，操作及其相应的输出）。 此信息由TensorFlow导出到“事件文件”。 可以将事件文件转换为可视数据，以便用户能够评估体系结构和操作。 存储这些事件文件的path定义如下：

＃保存事件文件的默认路径与此python文件的文件夹相同。
log_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) + '/logs'

os.path.dirname（os.path.abspath（__ file __））获取当前python文件的目录名。 tf.app.flags.FLAGS使用FLAGS指示符指向所有已定义的标志。 从现在开始，可以使用FLAGS.flag_name调用标志。

为方便起见，仅使用“绝对路径”是很有用的。 通过使用以下脚本，用户提示使用log_dir目录的绝对路径。

    # The user is prompted to input an absolute path.
    # os.path.expanduser is leveraged to transform '~' sign to the corresponding path indicator.
    #       Example: '~/logs' equals to '/home/username/logs'
    if not os.path.isabs(os.path.expanduser(FLAGS.log_dir)):
        raise ValueError('You must assign absolute path for --log_dir')

测试

由TensorFlow定义：

# Run the session
    with tf.Session() as sess:
        writer = tf.summary.FileWriter(os.path.expanduser(FLAGS.log_dir), sess.graph)
        print("output: ", sess.run(welcome))

    # Closing the writer.
    writer.close()
    sess.close()

定义tf.summary.FileWriter将摘要写入event files。sess.run（）的命令必须用于评估任何Tensor否则 操作不会被执行。 最后通过使用writer.close（），摘要编写器将被关闭。