TensorFlow可视化工具TensorBoard默认图与自定义图
目录
- 一、图
- 1、默认图
- 1、调用方法查看默认图属性
- 2、.graph查看图属性
- 代码
- 2、自定义图(创建图)
- 1、创建自定义图
- 2、创建静态图
- 3、开启会话(运行)
- 4、查看自定义图
- 代码
- 二、TensorBoard可视化
- 1、可视化处理
- 2、 打开TensorBoard
- 1、先移到文件夹的前面
- 2、 打开TensorBoard(从文件中获取数据)
- 3、打开给定的网址
- 总代码
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工具的资料请关注我们其它相关文章!
赞 (0)