TensorFlow之TensorBoard(5)

TensorBoard的作用：黑盒在浏览器中可视化【在浏览器中展现】

 

1.用TensorFlow保存图的信息到日志中

tf.summary.FileWriter("日志保存路径"， sess.graph)

 

2.用TensorBoard读取并展示日志

tensorboard--logdir = 日志所在路径

 

▲summary：（总结）

· 用于导出关于模型的精简信息的方法

· 可以使用TensorBoard等工具访问这些信息

 

▲name_scope（命名空间）

· 类似于C++中的namespace 包含/嵌套的关系

 

示例：vim tensorboard.py

#构造图（Graph）的结构
#用一个线性方程的例子 y = W * x + b
W = tf.Variable(2.0,  dtype=tf.float32, name="Weight")   #权重
b = tf.Variable(1.0, dtype=tf.float32, name="Bias")         #偏差
x = tf.placeholder(dtype=tf.float32, name="Input")         #输入

with tf.name_scope("Output"):     #输出的命名空间
    y = W * x + b                         #输出

#const = tf.constant(2.0)            #不需初始化
#定义保存日志的路径
path = "./log"

init = tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    writer = tf.summary.FileWriter(path, sess.graph)
    result = sess.run(y, {x:3.0})
    print ("y= %s" % result)