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Tensorflow 自带可视化Tensorboard使用方法(附项目代码)

2019年06月18日 01:50  | 萬仟网IT编程  | 我要评论

tensorboard:

如何更直观的观察数据在神经网络中的变化,或是已经构建的神经网络的结构。上一篇文章说到,可以使用matplotlib第三方可视化,来进行一定程度上的可视化。然而tensorflow也自带了可视化模块tensorboard,并且能更直观的看见整个神经网络的结构。

上面的结构图甚至可以展开,变成:

使用:

结构图:

with tensorflow .name_scope(layer_name): 

直接使用以上代码生成一个带可展开符号的一个域,并且支持嵌套操作:

with tf.name_scope(layer_name): 
  with tf.name_scope('weights'): 

节点一般是变量或常量,需要加一个“name=‘'”参数,才会展示和命名,如:

with tf.name_scope('weights'): 
  weights = tf.variable(tf.random_normal([in_size,out_size])) 

结构图符号及意义:

变量:

变量则可使用tensorflow.histogram_summary()方法:

tf.histogram_summary(layer_name+"/weights",weights) #name命名,weights赋值 

常量:

常量则可使用tensorflow.scalar_summary()方法:

tf.scalar_summary('loss',loss) #命名和赋值 

展示:

最后需要整合和存储summarywriter:

#合并到summary中 
merged = tf.merge_all_summaries() 
#选定可视化存储目录 
writer = tf.train.summarywriter("/目录",sess.graph) 

merged也是需要run的,因此还需要:

result = sess.run(merged) #merged也是需要run的 
  writer.add_summary(result,i) 

执行:

运行后,会在相应的目录里生成一个文件,执行:

tensorboard --logdir="/目录" 

会给出一段网址:

浏览器中打开这个网址即可,因为有兼容问题,firefox并不能很好的兼容,建议使用chrome。

常量在event中,结构图在graphs中,变量在最后两个tag中。

附项目代码:

项目承接自上一篇文章(已更新至最新tensorflow版本api r1.2):

import tensorflow as tf  
import numpy as np  
  
def add_layer(inputs,in_size,out_size,n_layer,activation_function=none): #activation_function=none线性函数  
  layer_name="layer%s" % n_layer  
  with tf.name_scope(layer_name):  
    with tf.name_scope('weights'):  
      weights = tf.variable(tf.random_normal([in_size,out_size])) #weight中都是随机变量  
      tf.summary.histogram(layer_name+"/weights",weights) #可视化观看变量  
    with tf.name_scope('biases'):  
      biases = tf.variable(tf.zeros([1,out_size])+0.1) #biases推荐初始值不为0  
      tf.summary.histogram(layer_name+"/biases",biases) #可视化观看变量  
    with tf.name_scope('wx_plus_b'):  
      wx_plus_b = tf.matmul(inputs,weights)+biases #inputs*weight+biases  
      tf.summary.histogram(layer_name+"/wx_plus_b",wx_plus_b) #可视化观看变量  
    if activation_function is none:  
      outputs = wx_plus_b  
    else:  
      outputs = activation_function(wx_plus_b)  
    tf.summary.histogram(layer_name+"/outputs",outputs) #可视化观看变量  
    return outputs  
  
#创建数据x_data,y_data  
x_data = np.linspace(-1,1,300)[:,np.newaxis] #[-1,1]区间,300个单位,np.newaxis增加维度  
noise = np.random.normal(0,0.05,x_data.shape) #噪点  
y_data = np.square(x_data)-0.5+noise  
  
with tf.name_scope('inputs'): #结构化  
  xs = tf.placeholder(tf.float32,[none,1],name='x_input')  
  ys = tf.placeholder(tf.float32,[none,1],name='y_input')  
  
#三层神经,输入层(1个神经元),隐藏层(10神经元),输出层(1个神经元)  
l1 = add_layer(xs,1,10,n_layer=1,activation_function=tf.nn.relu) #隐藏层  
prediction = add_layer(l1,10,1,n_layer=2,activation_function=none) #输出层  
  
#predition值与y_data差别  
with tf.name_scope('loss'):  
  loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(ys-prediction),reduction_indices=[1])) #square()平方,sum()求和,mean()平均值  
  tf.summary.scalar('loss',loss) #可视化观看常量  
with tf.name_scope('train'):  
  train_step = tf.train.gradientdescentoptimizer(0.1).minimize(loss) #0.1学习效率,minimize(loss)减小loss误差  
  
init = tf.initialize_all_variables()  
sess = tf.session()  
#合并到summary中  
merged = tf.summary.merge_all()  
#选定可视化存储目录  
writer = tf.summary.filewriter("desktop/",sess.graph)  
sess.run(init) #先执行init  
  
#训练1k次  
for i in range(1000):  
  sess.run(train_step,feed_dict={xs:x_data,ys:y_data})  
  if i%50==0:  
    result = sess.run(merged,feed_dict={xs:x_data,ys:y_data}) #merged也是需要run的  
    writer.add_summary(result,i) #result是summary类型的,需要放入writer中,i步数(x轴) 

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持萬仟网。

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