【初学者系列】tensorboard学习笔记

【导读】TensorFlow主要优势是灵活和可视化。TensorBoard是TensorFlow的一组可视化工具。熟悉的使用TensorBoard可以大大提高训练的效率。今天本文将介绍一下TensorBoard。

TensorBoard介绍

TensorBoard是TensorFlow的一个可视化工具。我们用TensorFlow定义的数据以及做的运算都可以在TensorBoard中可视化的展现。其实TensorFlow可以抽象为一个图，每一个TensorFlow的操作都是往图中添加节点或者线。TensorBoard基本界面如下：

重要概念

Summary：从TensorFlow获取数据

Tags：给数据一个name

Event Files & LogDirs：TensorBoard 从硬盘LogDirs路径的（Event Files）文件中加载数据

Runs：比较模型的不同执行情况

可视化面板介绍

Scalar Dashboard：记录标量变化，比如损失和学习率

Histogram Dashboard：显示张量的统计分布如何随时间变化

Distribution Dashboard：高级统计信息，可视化直方图数据

Image Dashboard：图像仪表板可以显示通过tf.summary.image保存的png

Audio Dashboard：音频仪表板可以嵌入可播放的音频小部件，以存储通过tf.summary.audio保存的音频，类似Image Dashboard

Graph Explorer：Graph Explorer可以可视化TensorBoard图，从而可以检查TensorFlow模型。

Embedding Projector：嵌入式投影仪可以可视化高维数据

Text Dashboard：文本仪表板，显示通过tf.summary.text保存的文本片段。支持超链接、列表和表等标记功能。

不说废话，do it！

安装TensorFlow环境这里就不说了，可以用

pip show tensorboard检查TensorBoard是否安装好。

我们开始讲怎么使用TensorBoard：

首先新建python文件，内容如下：

其中，FileWriter是将图保存到事件文件中，它有两个参数，一个是日志文件的路径，一个是图，图可以指定图，也可以是默认图。

运行python文件成功之后，在命令行运行：

tensorboard --logdir=./graphs --port=8081

浏览器http://localhost:8081/可以看见界面如下：

注意logdir后的路径不要用引号！否则会出现如下图的错误

这只是一个简单的代码，绘制的图也比较简单。可是我们的神经网络模型复杂，如何在庞杂的代码中追踪数据并显示呢？

更复杂的代码来啦

TensorBoard官网上有示例函数，网址如下：

https://www.tensorflow.org/tensorboard/r1/summaries

如上方法的作用是计算平均值，将各种参数记录在Summary中，有平均值，标准差，最大值，最小值以及直方图。

如上方法是创建神经网络层，将神经网络层的一些常量记录下来，如线性模型y=wx+b中的权值w与偏置值b。也将信号总和以及激活函数画成直方图。

这个方法是记录dropout、交叉熵、训练、准确率。

这里比较重要，merge_all方法，管理Summary，合并默认图中收集的所有Summary。

如上，初始化之后FileWriters之后必须在FileWriters训练和测试模型时向中添加Summary。

根据以上官方示例，写一个具体的python程序，参考链接为：

https://blog.csdn.net/iamcfb_/article/details/86776358

程序如下：

程序Tensorboard结果如下：

运行3次后SCALARS结果如下：

可以看出Tensorboard可以记录每一次运行的一些标量变化。它的日志文件是以append的方式写入日志文件夹的，运行Tensorboard命令时读取所有的日志文件，所以不要轻易删除某些日志文件，否则会出现修改程序不刷新Tensorboard界面的现象。

资源来啦

本文程序在百度网盘链接是：

https://pan.baidu.com/s/1cjGKVU4G_88KSA9MPdB3_Q

提取码：6v2q

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