TensorFlow可视化TensorBoard默认与自定义图 TensorFlow可视化工具TensorBoard默认图与自定义图

时间:2021-10-16 _睿智_ 人气:0

想了解TensorFlow可视化工具TensorBoard默认图与自定义图的相关内容吗，_睿智_在本文为您仔细讲解TensorFlow可视化TensorBoard默认与自定义图的相关知识和一些Code实例，欢迎阅读和指正，我们先划重点：TensorFlow可视化工具,TensorBoard默认图与自定义图，下面大家一起来学习吧。

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)

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)

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)

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))

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)

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

3、打开给定的网址

http://localhost:6006/（cmd中给的网址）

得到可视化结果：

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()

加载全部内容