Tensorflow的可视化工具Tensorboard的初步使用详解

我来为你讲解“Tensorflow的可视化工具Tensorboard的初步使用详解”的完整攻略。

什么是Tensorboard

Tensorboard是Tensorflow的一个可视化工具，用于对训练过程进行监控和展示，并且能够帮助用户理解模型的结构和性能情况。Tensorboard支持许多功能，包括显示训练曲线、可视化模型结构、显示图像、展示嵌入向量等。

Tensorboard的使用步骤

步骤一：基本配置

在你的Tensorflow项目中，你需要添加下列代码：

# 导入TensorFlow
import tensorflow as tf

# 选择一个目录用于TensorBoard结果的存储。这里将使用当前目录下的“logs”目录。
log_dir = "./logs"
# 定义一个TensorFlow会话session。
sess = tf.Session()
# 将TensorBoard结果保存成文件。
writer = tf.summary.FileWriter(log_dir, sess.graph)

步骤二：添加监控信息

在你的Tensorflow项目训练完成后，你需要添加下列代码生成监控信息：

# 将训练过程中的相关信息汇总成一个TensorFlow tabular数据，方便观察
merged_summary = tf.summary.merge_all()
# 运行TensorFlow的操作，生成监控信息
summary = sess.run(merged_summary, feed_dict={...})
# 写入TensorBoard的文件目录
writer.add_summary(summary, epoch)

其中，feed_dict参数是一个字典类型的变量，包含了你的Tensorflow模型中所有占位符(variables)的状态。

步骤三：运行TensorBoard

在步骤一中指定的目录下，你需要在终端窗口输入以下命令：

tensorboard --logdir=./logs

这个命令将启动TensorBoard应用程序，可以访问 http://127.0.0.1:6006 查看监控信息。

示范例子1：监控训练曲线

# 导入TensorFlow
import tensorflow as tf

# 定义一个TensorFlow会话session。
sess = tf.Session()

# 初始化变量。
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 1], name="x")
y = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 1], name="y")
linear_model = tf.layers.Dense(units=1, name="linear_model")
y_pred = linear_model(x)

# 定义损失函数和优化器。
loss = tf.losses.mean_squared_error(labels=y, predictions=y_pred)
train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(loss)

# 定义一个随机数生成器，用于生成模拟数据集。
import numpy as np
np.random.seed(0)
x_train = np.linspace(0, 10, 100)[:, np.newaxis]
y_train = np.sin(x_train) + 0.1 * np.random.randn(100, 1)

# 创建TensorBoard文件的输出目录。
log_dir = "./logs/linear_model/"

# 创建TensorFlow变量初始化和TensorBoard写入操作。
init = tf.global_variables_initializer()
writer = tf.summary.FileWriter(log_dir, sess.graph)

# 训练模型。
sess.run(init)
for epoch in range(5000):
    _, summary = sess.run([train_op, merged_summary], feed_dict={x: x_train, y: y_train})
    writer.add_summary(summary, epoch)

示范例子2：展示模型结构

# 导入TensorFlow
import tensorflow as tf

# 定义一个TensorFlow会话session。
sess = tf.Session()

# 导入Inception-v3网络结构。
from tensorflow.contrib.slim.nets import inception

# 定义一个空的输入向量，用于展示模型结构。
input_tensor = tf.placeholder(shape=[None, 299, 299, 3], dtype=tf.float32)

# 定义Inception-v3网络模型。
with tf.contrib.slim.arg_scope(inception.inception_v3_arg_scope()):
    logits, end_points = inception.inception_v3(inputs=input_tensor, num_classes=1001)

# 创建TensorBoard文件的输出目录。
log_dir = "./logs/inception_v3/"

# 创建TensorFlow变量初始化和TensorBoard写入操作。
init = tf.global_variables_initializer()
writer = tf.summary.FileWriter(log_dir, sess.graph)

# 初始化模型变量。
sess.run(init)

# 保存模型的摘要信息，添加到TensorBoard中。
summary_writer = tf.summary.FileWriter(log_dir)
summary_writer.add_graph(sess.graph)