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TensorFlow可视化工具TensorBoard默认图与自定义图

2022-01-26 10:46_睿智_ Python

这篇文章主要介绍了TensorFlow可视化工具TensorBoard默认图与自定义图的使用操作示例,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助

一、图

图:数据(张量Tenrsor)+ 操作(节点Operation) (静态)

图可以用:1、默认图;2、自定义图。

1、默认图

查看默认图的方式:

  • 1、调用方法:tf.get_default_graph()
  • 2、查看属性:.graph

1、调用方法查看默认图属性

# 方法一:调用方法
  default = tf.get_default_graph()
  print('default:', default)

TensorFlow可视化工具TensorBoard默认图与自定义图

2、.graph查看图属性

# 方法二:查看属性
  # 查看节点属性
  print('a的属性:', a.graph)
  print('c的属性:', c.graph)
  # 查看会话属性
  print('会话sess的图属性:', sess.graph)

TensorFlow可视化工具TensorBoard默认图与自定义图

TensorFlow可视化工具TensorBoard默认图与自定义图

可以发现这些图的地址都是同一个地址,是因为它们都是默认使用了默认图。

代码

# 查看默认图
def View_Graph():
  # 方法一:调用方法
  default = tf.get_default_graph()
  print('default:', default)   
  # 方法二:查看属性
  # 查看节点属性
  print('a的属性:', a.graph)
  print('c的属性:', c.graph)
  # 查看会话属性
  print('会话sess的图属性:', sess.graph)

2、自定义图(创建图)

1、创建自定义图

# 1 创建自定义图
  new_graph = tf.Graph()
  print(new_graph)

TensorFlow可视化工具TensorBoard默认图与自定义图

2、创建静态图

# 2 创建静态图(张量和节点)
  with new_graph.as_default():
      a = tf.constant(10)
      b = tf.constant(20)
      c = a + b
      print(c)

3、开启会话(运行)

# 3 开启对话(运行)
  with tf.Session(graph=new_graph) as sess:
      print('c=', sess.run(c))

TensorFlow可视化工具TensorBoard默认图与自定义图

4、查看自定义图

# 4 查看自定义图
  View_Graph(a, b, c, sess)
# 查看图
def View_Graph(a, b, c, sess):
  # 方法一:调用方法
  default = tf.get_default_graph()
  print('default:', default)

  # 方法二:查看属性
  # 查看节点属性
  print('a的属性:', a.graph)
  print('c的属性:', c.graph)
  # 查看会话属性
  print('会话sess的图属性:', sess.graph)

TensorFlow可视化工具TensorBoard默认图与自定义图

代码

# 自定义图
def Create_myGraph():
  # 1 创建自定义图
  new_graph = tf.Graph()
  print(new_graph)
  
  # 2 创建静态图(张量和节点)
  with new_graph.as_default():
      a = tf.constant(10)
      b = tf.constant(20)
      c = a + b
      print(c)
  
  # 3 开启对话(运行)
  with tf.Session(graph=new_graph) as sess:
      print('c=', sess.run(c))

  # 4 查看自定义图
  View_Graph(a, b, c, sess)

 

二、TensorBoard可视化

1、可视化处理

tf.summary.FileWriter(path, graph=)
# 可视化
      tf.summary.FileWriter("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\summary", graph=sess.graph)            #path                                            图

2、 打开TensorBoard

在cmd中操作:

1、先移到文件夹的前面

cd C://Users//Administrator//Desktop

2、 打开TensorBoard(从文件中获取数据)

tensorboard --logdir=summary

TensorFlow可视化工具TensorBoard默认图与自定义图

3、打开给定的网址

http://localhost:6006/(cmd中给的网址)

得到可视化结果:

TensorFlow可视化工具TensorBoard默认图与自定义图

 

总代码

import tensorflow as tf
# 创建TensorFlow框架
def Create_Tensorflow():
  # 图(静态)
  a = tf.constant(2)  # 数据1(张量)
  b = tf.constant(6)  # 数据2(张量)
  c = a + b  # 操作(节点)   
  # 会话(执行)
  with tf.Session() as sess:
      print('c=', sess.run(c))
      # 可视化
      tf.summary.FileWriter("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\summary", graph=sess.graph) 
  # 查看默认图
  View_Graph(a, b, c, sess) 
# 查看图
def View_Graph(a, b, c, sess):
  # 方法一:调用方法
  default = tf.get_default_graph()
  print('default:', default) 
  # 方法二:查看属性
  # 查看节点属性
  print('a的属性:', a.graph)
  print('c的属性:', c.graph)
  # 查看会话属性
  print('会话sess的图属性:', sess.graph) 
# 自定义图
def Create_myGraph():
  # 1 创建自定义图
  new_graph = tf.Graph()
  print(new_graph)    
  # 2 创建静态图(张量和节点)
  with new_graph.as_default():
      a = tf.constant(10)
      b = tf.constant(20)
      c = a + b
      print(c)   
  # 3 开启对话(运行)
  with tf.Session(graph=new_graph) as sess:
      print('c=', sess.run(c)) 
  # 4 查看自定义图
  View_Graph(a, b, c, sess) 
if __name__ == '__main__':
  # 创建TensorFlow框架
  Create_Tensorflow() 
  # 创建自定义图
  Create_myGraph()

以上就是TensorFlow可视化工具TensorBoard默认图与自定义图 的详细内容,更多关于TensorFlow可视化TensorBoard工具的资料请关注服务器之家其它相关文章!

原文链接:https://blog.csdn.net/great_yzl/article/details/120486792

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