快速了解 TensorFlow 基础 (二) 简单使用 TensorBoard

在使用 conda 安装 TensorFlow 的同时, 会自动安装 TensorBoard. 是 TensorFlow 提供的一组可视化工具. 帮助开发者方便的理解, 调试, 优化 TensorFlow 程序.

启动 TensorBoard 进行数据分析

1	tensorboard --logdir=./logs

其中, logdir 指定了 TensorFlow 在运行中生成的 summary data 数据日志文件的路径.

启动后, 在浏览器打开 http://localhost:6006 访问 TensorBoard 可视化界面. 其中 6006 是 google 前 4 个字母的倒影.

TensorBoard 的数据模块

SCALARS 数值(√), 训练过程统计数据的变化.
IMAGES 图像, 训练过程中记录的图像.
AUDIO 音频, 训练过程中记录的音频.
GRAPHS 结构图(√), 训练过程中使用的深度学习, 神经网络算法的结构图.
HISTOGRAMS 直方图, 训练过程中记录数据的分布图, 主要是权重数据 Weights, 激活参数 Activations, 梯度数据 Gradients 的分布图.
DISTRIBUTIONS 分布图, 观察训练的整体状况.
EMBEDDINGS 嵌入数据, PCA 主成分分析, T-SNE(t-分布邻域嵌入) 等方法, 将高维数据投影到 3D 空间后的数据关系.

TensorBoard 结构图符号

参考: 可视化 Tensorboard 图中的符号意义

使用 TensorBoard 查看写入到日志的数据

import tensorflow as tf

with tf.compat.v1.Session() as sess:
    a = tf.constant(1.0, name='ta')
    b = tf.Variable(2.0, name='tb')
    c = tf.add(a, b, 'Add')

    print(sess.run(c))
    sess.close()