tensorflow通過模型文件,使用tensorboard查看其模型圖Graph方式
Google提供了一個(gè)工具,TensorBoard,它能以圖表的方式分析你在訓(xùn)練過程中匯總的各種數(shù)據(jù),其中包括Graph結(jié)構(gòu)。
所以我們可以簡單的寫幾行Pyhton,加載Graph,只在logdir里,輸出Graph結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù),并可以查看其圖結(jié)構(gòu)。
執(zhí)行下述代碼,將數(shù)據(jù)流圖保存為圖片,在目錄F:/tensorflow/graph下生成文件events.out.tfevents.1508420019.XM-PC
import tensorflow as tf from tensorflow.python.platform import gfile graph = tf.get_default_graph() graphdef = graph.as_graph_def() _ = tf.train.import_meta_graph("model.ckpt.metaa") summary_write = tf.summary.FileWriter("./" , graph) summary_write.close()
啟用tensorboard
我用的python開發(fā)環(huán)境是Anaconda
(1)打開Anaconda Prompt,輸入activate tensorflow進(jìn)入tensorflow環(huán)境;
(2)開啟tensorboard,輸入如下命令
tensorboard --logdir=F://tensorflow//graph
其中l(wèi)ogdir中的參數(shù)就是代碼中保存graph的路徑,如果寫為單斜杠,tensorboard可打開,但graphs中顯示“No graph definition files were found”,并不顯示graph,路徑參數(shù)改為雙斜杠就可以了。
3.用tensorboard查看生成的graph
(1)在谷歌瀏覽器中打開http://127.0.0.1:6006/,會顯示橙色界面;
(2)在第一行的選項(xiàng)卡中選擇graphs,即可看到結(jié)果。
以上這篇tensorflow通過模型文件,使用tensorboard查看其模型圖Graph方式就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。
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