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


            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） 







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