tensorflow Tensorboard可视化-【老鱼学tensorflow】

2018-02-11 15:00:22来源:cnblogs.com作者:dreampursuer人点击

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tensorflow自带了可视化的工具:Tensorboard。有了这个可视化工具,可以让我们在调整各项参数时有了可视化的依据。

本次我们先用Tensorboard来可视化Tensorflow的结构。

在输出tensorflow结构的关键步骤是:

writer = tf.summary.FileWriter("E:/todel/data/tensorflow", sess.graph)

这个函数中把当前的tensorflow的结构图输出到指定的目录下。

而为了能够使输出的结构能够有一定的分组,可以使用:

with tf.name_scope("xxx"):

只要用tf.name_scope()包含起来的代码就会分在一组中显示。
因此全部的示例代码如下:

import tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as pltdef add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None):    """    添加层    :param inputs: 输入数据    :param in_size: 输入数据的列数    :param out_size: 输出数据的列数    :param activation_function: 激励函数    :return:    """    # 定义权重,初始时使用随机变量,可以简单理解为在进行梯度下降时的随机初始点,这个随机初始点要比0值好,因为如果是0值的话,反复计算就一直是固定在0中,导致可能下降不到其它位置去。    with tf.name_scope('layer'):        with tf.name_scope('weights'):            Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size]), name='W')        with tf.name_scope('biases'):            # 偏置shape为1行out_size列            biases = tf.Variable(tf.zeros([1, out_size]) + 0.1, name='b')        with tf.name_scope("Wx_plus_b"):            # 建立神经网络线性公式:inputs * Weights + biases,我们大脑中的神经元的传递基本上也是类似这样的线性公式,这里的权重就是每个神经元传递某信号的强弱系数,偏置值是指这个神经元的原先所拥有的电位高低值            Wx_plus_b = tf.matmul(inputs, Weights) + biases        if activation_function is None:            # 如果没有设置激活函数,则直接就把当前信号原封不动地传递出去            outputs = Wx_plus_b        else:            # 如果设置了激活函数,则会由此激活函数来对信号进行传递或抑制            outputs = activation_function(Wx_plus_b)        return outputsimport numpy as np# 创建一列(相当于只有一个属性值),300行的x值,这里np.newaxis用于新建出列数据,使其shape为(300, 1)x_data = np.linspace(-1, 1, 300)[:,np.newaxis]# 增加噪点,噪点的均值为0,标准差为0.05,形状跟x_data一样noise = np.random.normal(0, 0.05, x_data.shape)# 定义y的函数为二次曲线的函数,但同时增加了一些噪点数据y_data = np.square(x_data) - 0.5 + noise# 定义输入值,这里定义输入值的目的是为了能够使程序比较灵活,可以在神经网络启动时接收不同的实际输入值,这里输入的结构为输入的行数不国定,但列就是1列的值with tf.name_scope("inputs"):    xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1], name='x_input')    ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1], name='y_input')# 定义一个隐藏层,输入为xs,输入size为1列,因为x_data就只有1个属性值,输出size我们假定输出的神经元有10个神经元的隐藏层,激励函数用relul1 = add_layer(xs, 1, 10, tf.nn.relu)# 定义输出层,输入为l1,输入size为10列,也就是l1的列数,输出size为1,因为这里直接输出为类似y_data了,因此为1列,假定没有激励函数,也就是输出是啥就直接传递出去了。predition = add_layer(l1, 10, 1, activation_function=None)with tf.name_scope("loss"):    # 定义损失函数为差值平方和的平均值    loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(ys - predition), axis=1))with tf.name_scope("train"):    # 进行逐步优化的梯度下降优化器,学习效率为0.1,以最小化损失函数的方式进行优化    train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss)# 初始化所有定义的变量init = tf.global_variables_initializer()sess = tf.Session()sess.run(init)writer = tf.summary.FileWriter("E:/todel/data/tensorflow", sess.graph)# 学习1000次for i in range(1000):    sess.run(train_step, feed_dict={xs:x_data, ys:y_data})    # 打印期间的误差值,看这个误差值是否在减少    if i % 50 == 0:        # print(sess.run(loss, feed_dict={xs:x_data, ys:y_data}))        prediction_value = sess.run(predition, feed_dict={xs:x_data, ys:y_data})

执行以上代码后,会在指定的目录下生成相应的结构文件,而为了能够查看此文件,可以在命令行中输入:

tensorboard --logdir tensorflow

当然,上面的logdir根据读者自己设置的目录结构名来确定。
执行上面的命令后,会打印一个可以在浏览器中输入的URL,输入这个URL就会显示相应的tensorflow结构图:

大家也可以自己尝试一下如果不输入那些烦人的tf.name_scope()进行分组而直接用 tf.summary.FileWriter进行输出其结构图是长啥样的。

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