TensorFlow保存TensorBoard圖像操作
更新時間：2020年06月23日 16:03:31 作者：YuFF
這篇文章主要介紹了TensorFlow保存TensorBoard圖像操作，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
簡單的代碼：
import tensorflow as tf
In [2]: matrix1=tf.constant([[3.,3.]])
In [3]: matrix2=tf.constant([[2.],[2.]])
with tf.Session() as sess:
...: writer = tf.summary.FileWriter('./graph', sess.graph)
...: result = sess.run(tf.matmul(matrix1, matrix2))
...: writer.close()
ipython中使用！+命令可以直接運行terminal命令。
terminal輸入： tensorboard --logdir graph/
跳出：Starting TensorBoard 54 at http://amax:6006
在瀏覽器輸入地址加端口號并在graph中查看。
補充知識：tensorflow 利用保存的meta圖文件生成log供tensorboard可視化 保存恢復模型
tensorboard可視化圖：
import tensorflow as tf
g = tf.Graph()
with g.as_default() as g:
tf.train.import_meta_graph('criteo_80.meta')
with tf.Session(graph=g) as sess:
file_writer = tf.summary.FileWriter(logdir='./', graph=g)
保存恢復模型：
# 建模型 saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: # 存模型，注意此處的model是文件名非路徑 saver.save(sess, "/tmp/model") with tf.Session() as sess: # 恢復模型 saver.restore(sess, "/tmp/model")
# 先恢復圖
saver = tf.train.import_meta_graph("/tmp/model.meta")
with tf.Session() as sess:
# 再恢復參數
saver.restore(sess, "/tmp/model")
以上這篇TensorFlow保存TensorBoard圖像操作就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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