Tensorboard可视化(一)

  • 2019 年 10 月 6 日
  • 笔记

Tensorboard可视化(一)

1.搭建图纸

input层开始

# 将xs和ys包含进来,形成一个大的图层,图层名字叫做inputs  with tf.name_scope('inputs'):      # 为xs指定名称x_input      xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1],name='x_input')      # 为ys指定名称y_input      ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1],name='y_input')  

layer层

# 定义添加神经层的函数  def add_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=None):      # 定义大框架名字为layer      with tf.name_scope('layes'):          # 框架里面的小部件Weights定义,同时也可以在weights中指定名称W(将会在Weights展开后显示)          with tf.name_scope('weights'):              Weights=tf.Variable(tf.random_uniform([in_size,out_size]),name='W')          # 框架里面的小部件biases定义          with tf.name_scope('biases'):              biases=tf.Variable(tf.zeros([1,out_size])+0.1)          # 框架里面的小部件Wx_plus_b定义          with tf.name_scope('Wx_plus_b'):              Wx_plus_b=tf.matmul(inputs,Weights)+biases          '''          activation_function 的话,可以暂时忽略。因为当选择          用 tensorflow 中的激励函数(activation function)的时候,          tensorflow会默认添加名称,这个可以在图形呈现后对比两个layer层进行查看          '''          if activation_function is None:              outputs=Wx_plus_b          else:              outputs=activation_function(Wx_plus_b)          return outputs  

定义两层

# 定义隐藏层  l1=add_layer(xs,1,10,activation_function=tf.nn.relu)  # 定义输出层  prediction=add_layer(l1,10,1,activation_function=None)  

绘制loss

# 计算预测值prediction与真实值的误差,对两者差的平方求和再取平均  with tf.name_scope('loss'):      loss=tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(ys-prediction),                     reduction_indices=[1]))  

绘制train

# 机器学习提升准确率  with tf.name_scope('train'):      train_step=tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss) # 0.1表示学习效率  

收集框架并存储至logs/目录

sess=tf.Session()  writer=tf.summary.FileWriter("logs/",sess.graph)  

PyCharm Terminal直接进入项目根目录,运行tensorboard --logdir=logs,复制相应的链接至谷歌浏览器即可!

2.可视化问题

如果可视化不出来,浏览器输入localhost:你的dos下的端口号,进去了没有图片,请检查运行命令,

tensorboard --logdir=logs

这个运行命令中logs没有单引号!!!

3.学习文章

https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/tensorflow/4-1-tensorboard2/