Tensorboard 学习笔记

Tensorboard 学习笔记

搭建图纸

首先从 Input 开始：

# define placeholder for inputs to network
xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])
ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])

对于input我们进行如下修改： 首先，可以为xs指定名称为x_in:

xs= tf.placeholder(tf.float32, [None, 1],name='x_in')

然后再次对ys指定名称y_in:

ys= tf.placeholder(tf.loat32, [None, 1],name='y_in')

这里指定的名称将来会在可视化的图层inputs中显示出来

使用with tf.name_scope('inputs')可以将xs和ys包含进来，形成一个大的图层，图层的名字就是with tf.name_scope()方法里的参数。

with tf.name_scope('inputs'):
    # define placeholder for inputs to network
    xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])
    ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])

接下来开始编辑layer ， 请看编辑前的程序片段 ：

def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None):
    # add one more layer and return the output of this layer
    Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size]))
    biases = tf.Variable(tf.zeros([1, out_size]) + 0.1)
    Wx_plus_b = tf.add(tf.matmul(inputs, Weights), biases)
    if activation_function is None:
        outputs = Wx_plus_b
    else:
        outputs = activation_function(Wx_plus_b, )
    return outputs

这里的名字应该叫layer, 下面是编辑后的:

def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None):
    # add one more layer and return the output of this layer
    with tf.name_scope('layer'):
        Weights= tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size]))
        # and so on...

在定义完大的框架layer之后，同时也需要定义每一个’框架‘里面的小部件：(Weights biases 和 activation function): 现在现对 Weights 定义： 定义的方法同上，可以使用tf.name.scope()方法，同时也可以在Weights中指定名称W。 即为：

    def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None):
	#define layer name
    with tf.name_scope('layer'):
        #define weights name 
        with tf.name_scope('weights'):
            Weights= tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size]),name='W')
        #and so on......

接着继续定义biases ， 定义方式同上。

def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None):
    #define layer name
    with tf.name_scope('layer'):
        #define weights name 
        with tf.name_scope('weights')
            Weights= tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size]),name='W')
        # define biase
        with tf.name_scope('Wx_plus_b'):
            Wx_plus_b = tf.add(tf.matmul(inputs, Weights), biases)
        # and so on....

activation_function 的话，可以暂时忽略。因为当你自己选择用 tensorflow 中的激励函数（activation function）的时候，tensorflow会默认添加名称。 最终，layer形式如下：

def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None):
    # add one more layer and return the output of this layer
    with tf.name_scope('layer'):
        with tf.name_scope('weights'):
            Weights = tf.Variable(
            tf.random_normal([in_size, out_size]), 
            name='W')
        with tf.name_scope('biases'):
            biases = tf.Variable(
            tf.zeros([1, out_size]) + 0.1, 
            name='b')
        with tf.name_scope('Wx_plus_b'):
            Wx_plus_b = tf.add(
            tf.matmul(inputs, Weights), 
            biases)
        if activation_function is None:
            outputs = Wx_plus_b
        else:
            outputs = activation_function(Wx_plus_b, )
        return outputs

最后编辑loss部分：将with tf.name_scope()添加在loss上方，并为它起名为loss

# the error between prediciton and real data
with tf.name_scope('loss'):
    loss = tf.reduce_mean(
    tf.reduce_sum(
    tf.square(ys - prediction),
    eduction_indices=[1]
    ))

使用with tf.name_scope()再次对train_step部分进行编辑,如下：

with tf.name_scope('train'):
    train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss)

我们需要使用 tf.summary.FileWriter() (tf.train.SummaryWriter() 这种方式已经在 tf >= 0.12 版本中摒弃) 将上面‘绘画’出的图保存到一个目录中，以方便后期在浏览器中可以浏览。 这个方法中的第二个参数需要使用sess.graph ， 因此我们需要把这句话放在获取session的后面。 这里的graph是将前面定义的框架信息收集起来，然后放在logs/目录下面。

sess = tf.Session() # get session
# tf.train.SummaryWriter soon be deprecated, use following
writer = tf.summary.FileWriter("logs/", sess.graph)

最后在你的terminal（终端）中 ，使用以下命令

tensorboard --logdir logs

同时将终端中输出的网址复制到浏览器中，便可以看到之前定义的视图框架了。