TensorFlow可视化工具TensorBoard默认图与自定义图

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()

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