window下啟動tensorboard
阿新 • • 發佈：2018-11-14
原文：http://blog.csdn.net/flying_sfeng/article/details/69943260
tensorboard是TensorFlow的一個視覺化工具，能夠監控TensorFlow執行過程中的計算圖，各種指標隨著時間的變化趨勢以及訓練中使用到的影象等資訊。
先貼個總結：首先，必須在終端啟動tensorboard；其次，如果在tensorboard中發現沒找到graph，那麼一般是路徑沒匹配好，修改一下路徑即可。
按照例程，寫一個視覺化graph的程式碼：
[python] view plain- import tensorflow as tf
- with tf.name_scope('input1'):
- input1 = tf.constant([1.0,2.0,3.0],name="input1")
- with tf.name_scope('input2'):
- input2 = tf.Variable(tf.random_uniform([3]),name="input2")
- output = tf.add_n([input1,input2],name="add")
- writer = tf.summary.FileWriter("/path/to/log",tf.get_default_graph())
- writer.close()
第一個問題：怎麼啟動tensorboard呢？一開始我在Python下啟動一直出錯，通過查詢資料，才發現要在終端啟動。
開啟cmd,輸入tensorboard --logdir =/path/to/log-directory，如下圖：
會得到一個網址，如下圖：
接著，在瀏覽器輸入該網址，可進入tensorboard介面：
可以發現，找不到graph，通過查詢資料，發現是路徑的原因。我們必須給logdir一個明確的路徑定義。
所以我在
[python] view plain copy- writer = tf.summary.FileWriter("/path/to/log",tf.get_default_graph())
- writer = tf.summary.FileWriter("D://dogs",tf.get_default_graph())
重新整理原來的tensorboard介面，可以看到graph已經顯示出來了：
另外，在tensorflow1.0版本中，我一開始寫儲存graph的程式碼是：
[python] view plain copy- writer = tf.train.SummaryWriter("D://logs",tf.get_default_graph())
出現問題：AttributeError: module 'tensorflow.python.training.training' has no attribute 'SummaryWriter'（0.12版本不會出現該問題）
這是因為在1.0版本中，tf.train.SummaryWriter已經改為tf.summary.FileWriter；因此，程式碼必須改為：
[python] view plain copy- writer = tf.summary.FileWriter(""D://logs",tf.get_default_graph())
以上，便是本人在學習TensorFlow的視覺化工具tensorboard的過程中遇到的問題以及解決方法。