テンソルボードを使用して記録する

方法 1:

プログラム内にチェックポイント ファイルを保存するプログラムがあり、実行後にファイルが新たに生成されます。

次に、新しい py ファイルを作成し、プログラムを入力します。

import tensorflow as tf

g = tf.Graph()
with g.as_default() as g:
    tf.train.import_meta_graph('D:\\PycharmProjects\\0504\\train\\models-0.meta')

with tf.Session(graph=g) as sess:
    file_writer = tf.summary.FileWriter(logdir='D:\\PycharmProjects\\0504\\train', graph=g)

最初のパス: D:\\PycharmProjects\\0504\\train\\models-0.meta。

• これは、レンダリングするグラフの .meta ファイルへの絶対パスです。

2 番目のパス: D:\\PycharmProjects\\0504\\train。

• py ファイルを実行すると、ログ ファイルが表示されます。このパスは、ログ ファイルを保存するパスです。 

実行後、D:\\PycharmProjects\\0504\\train の下にファイルが生成されます: (events.whatever という名前)

次に、cmd を開き、D:\\PycharmProjects\\0504\\train パスを入力します。

tensorboard --logdir=D:\PycharmProjects\0504\train --host 127.0.0.1 と入力します。

ウィンドウが表示されるまで Enter キーを押します。

次に、ローカル ブラウザにhttp://localhost:6006/と入力し、Enter キーを押します。テンソルボードのページが表示されます。

 この URL にアクセスできない場合は、ファイアウォールをオフにして、もう一度試してください。