TensorFlow可視化工具TensorBoard默認(rèn)圖與自定義圖
更新時(shí)間：2021年10月16日 16:46:25 作者：_睿智_
這篇文章主要介紹了TensorFlow可視化工具TensorBoard默認(rèn)圖與自定義圖的使用操作示例，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助
一、圖
圖：數(shù)據(jù)（張量Tenrsor）+ 操作（節(jié)點(diǎn)Operation） （靜態(tài)）
圖可以用：1、默認(rèn)圖；2、自定義圖。
1、默認(rèn)圖
查看默認(rèn)圖的方式：
- 1、調(diào)用方法：tf.get_default_graph()
- 2、查看屬性：.graph
1、調(diào)用方法查看默認(rèn)圖屬性
# 方法一：調(diào)用方法
default = tf.get_default_graph()
print('default:', default)
2、.graph查看圖屬性
# 方法二：查看屬性
# 查看節(jié)點(diǎn)屬性
print('a的屬性：', a.graph)
print('c的屬性：', c.graph)
# 查看會(huì)話屬性
print('會(huì)話sess的圖屬性：', sess.graph)
可以發(fā)現(xiàn)這些圖的地址都是同一個(gè)地址，是因?yàn)樗鼈兌际悄J(rèn)使用了默認(rèn)圖。
代碼
# 查看默認(rèn)圖
def View_Graph():
# 方法一：調(diào)用方法
default = tf.get_default_graph()
print('default:', default)
# 方法二：查看屬性
# 查看節(jié)點(diǎn)屬性
print('a的屬性：', a.graph)
print('c的屬性：', c.graph)
# 查看會(huì)話屬性
print('會(huì)話sess的圖屬性：', sess.graph)
2、自定義圖（創(chuàng)建圖）
1、創(chuàng)建自定義圖
# 1 創(chuàng)建自定義圖
new_graph = tf.Graph()
print(new_graph)
2、創(chuàng)建靜態(tài)圖
# 2 創(chuàng)建靜態(tài)圖（張量和節(jié)點(diǎn)）
with new_graph.as_default():
a = tf.constant(10)
b = tf.constant(20)
c = a + b
print(c)
3、開(kāi)啟會(huì)話（運(yùn)行）
# 3 開(kāi)啟對(duì)話（運(yùn)行）
with tf.Session(graph=new_graph) as sess:
print('c=', sess.run(c))
4、查看自定義圖
# 4 查看自定義圖
View_Graph(a, b, c, sess)
# 查看圖
def View_Graph(a, b, c, sess):
# 方法一：調(diào)用方法
default = tf.get_default_graph()
print('default:', default)
# 方法二：查看屬性
# 查看節(jié)點(diǎn)屬性
print('a的屬性：', a.graph)
print('c的屬性：', c.graph)
# 查看會(huì)話屬性
print('會(huì)話sess的圖屬性：', sess.graph)
代碼
# 自定義圖
def Create_myGraph():
# 1 創(chuàng)建自定義圖
new_graph = tf.Graph()
print(new_graph)
# 2 創(chuàng)建靜態(tài)圖（張量和節(jié)點(diǎn)）
with new_graph.as_default():
a = tf.constant(10)
b = tf.constant(20)
c = a + b
print(c)
# 3 開(kāi)啟對(duì)話（運(yùn)行）
with tf.Session(graph=new_graph) as sess:
print('c=', sess.run(c))
# 4 查看自定義圖
View_Graph(a, b, c, sess)
二、TensorBoard可視化
1、可視化處理
tf.summary.FileWriter(path, graph=)
# 可視化
tf.summary.FileWriter("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\summary", graph=sess.graph) #path 圖
2、 打開(kāi)TensorBoard
在cmd中操作：
1、先移到文件夾的前面
cd C://Users//Administrator//Desktop
2、 打開(kāi)TensorBoard（從文件中獲取數(shù)據(jù)）
tensorboard --logdir=summary
3、打開(kāi)給定的網(wǎng)址
http://localhost:6006/（cmd中給的網(wǎng)址）
得到可視化結(jié)果：
總代碼
import tensorflow as tf
# 創(chuàng)建TensorFlow框架
def Create_Tensorflow():
# 圖（靜態(tài)）
a = tf.constant(2) # 數(shù)據(jù)1（張量）
b = tf.constant(6) # 數(shù)據(jù)2（張量）
c = a + b # 操作（節(jié)點(diǎn)）
# 會(huì)話（執(zhí)行）
with tf.Session() as sess:
print('c=', sess.run(c))
# 可視化
tf.summary.FileWriter("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\summary", graph=sess.graph)
# 查看默認(rèn)圖
View_Graph(a, b, c, sess)
# 查看圖
def View_Graph(a, b, c, sess):
# 方法一：調(diào)用方法
default = tf.get_default_graph()
print('default:', default)
# 方法二：查看屬性
# 查看節(jié)點(diǎn)屬性
print('a的屬性：', a.graph)
print('c的屬性：', c.graph)
# 查看會(huì)話屬性
print('會(huì)話sess的圖屬性：', sess.graph)
# 自定義圖
def Create_myGraph():
# 1 創(chuàng)建自定義圖
new_graph = tf.Graph()
print(new_graph)
# 2 創(chuàng)建靜態(tài)圖（張量和節(jié)點(diǎn)）
with new_graph.as_default():
a = tf.constant(10)
b = tf.constant(20)
c = a + b
print(c)
# 3 開(kāi)啟對(duì)話（運(yùn)行）
with tf.Session(graph=new_graph) as sess:
print('c=', sess.run(c))
# 4 查看自定義圖
View_Graph(a, b, c, sess)
if __name__ == '__main__':
# 創(chuàng)建TensorFlow框架
Create_Tensorflow()
# 創(chuàng)建自定義圖
Create_myGraph()
以上就是TensorFlow可視化工具TensorBoard默認(rèn)圖與自定義圖 的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于TensorFlow可視化TensorBoard工具的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
相關(guān)文章
Python實(shí)現(xiàn)GB格式序列文件轉(zhuǎn)換Fasta格式文件
這篇文章主要為大家介紹了Python實(shí)現(xiàn)GB格式序列文件轉(zhuǎn)換Fasta格式文件示例詳解，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助，祝大家多多進(jìn)步，早日升職加薪2022-07-07
Python手繪可視化工具cutecharts使用實(shí)例
這篇文章主要介紹了Python手繪可視化工具cutecharts使用實(shí)例,文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下2019-12-12
教你用YOLOv5實(shí)現(xiàn)多路攝像頭實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)功能
目標(biāo)檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的研究方向之一,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于如何利用YOLOv5實(shí)現(xiàn)多路攝像頭實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)功能的相關(guān)資料,文中通過(guò)實(shí)例代碼介紹的非常詳細(xì),需要的朋友可以參考下2022-03-03
這篇文章主要介紹了詳解Django中間件執(zhí)行順序，小編覺(jué)得挺不錯(cuò)的，現(xiàn)在分享給大家，也給大家做個(gè)參考。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧2018-07-07
下面小編就為大家?guī)?lái)一篇python 字典(dict)按鍵和值排序。小編覺(jué)得挺不錯(cuò)的，現(xiàn)在就分享給大家，也給大家做個(gè)參考。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧2016-06-06
Python使用psutil庫(kù)對(duì)系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集監(jiān)控的方法
利用psutil庫(kù)可以獲取系統(tǒng)的一些信息，如cpu，內(nèi)存等使用率，從而可以查看當(dāng)前系統(tǒng)的使用情況，實(shí)時(shí)采集這些信息可以達(dá)到實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)的目的。本文給大家介紹Python psutil系統(tǒng)監(jiān)控的相關(guān)知識(shí)，感興趣的朋友一起看看吧2021-08-08
Python 使用Numpy對(duì)矩陣進(jìn)行轉(zhuǎn)置的方法
今天小編就為大家分享一篇Python 使用Numpy對(duì)矩陣進(jìn)行轉(zhuǎn)置的方法，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧2019-01-01
詳解解決jupyter不能使用pytorch的問(wèn)題
這篇文章主要介紹了詳解解決jupyter不能使用pytorch的問(wèn)題，文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2021-02-02
Python裝飾器實(shí)現(xiàn)方法及應(yīng)用場(chǎng)景詳解
這篇文章主要介紹了Python裝飾器實(shí)現(xiàn)方法及應(yīng)用場(chǎng)景詳解,文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下2020-03-03
Python?Ruby?等語(yǔ)言棄用自增運(yùn)算符原因剖析
這篇文章主要為大家介紹了Python?Ruby?等語(yǔ)言棄用自增運(yùn)算符原因剖析，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助，祝大家多多進(jìn)步，早日升職加薪2022-08-08