tensorflow的作用域和圖
阿新 • • 發佈：2019-04-16
hist color .get fig pychar ogr 一個 writer port
作用域主要用來不用重復定義變量，另外就是用與畫圖
import tensorflow as tf ‘‘‘ 可視化 tf.summary.scalar 添加一個標量 tf.summary.audio 添加一個音頻變量 tf.summary.image 添加一個圖片變量 tf.summary.histogram 添加一個直方圖變量 tf.summary.test 添加一個字符串類型的變量 ‘‘‘ ‘‘‘ 後臺執行命令 tensorboard --logdir ~/PycharmProjects/tensorflow/resutl 看到啟動了一個6006的端口 ‘‘‘‘‘‘ 代碼部分 ‘‘‘ #定義使用cpu with tf.device(‘/cpu:0‘): #定義作用域名字為‘foo‘ with tf.variable_scope(‘foo‘): #初始化一個值 x_init1 = tf.get_variable(‘init_x‘,[10],tf.float32,initializer=tf.random_normal_initializer())[0] x = tf.Variable(initial_value=x_init1,name=‘x‘) y= tf.placeholder(dtype=tf.float32,name=‘y‘) z = x + y with tf.variable_scope(‘bar‘): a = tf.constant(3.0) + 4.0 w = z * a #開始記錄信息 tf.summary.scalar(‘scalar_init_x‘,x_init1) tf.summary.scalar(name=‘scalar_x‘,tensor=x) tf.summary.scalar(‘scalar_z‘,z) tf.summary.scalar(‘scalar_w‘,w) assign_op = tf.assign(x,x + 1.0) with tf.control_dependencies([assign_op]): with tf.device(‘/cpu:0‘): out = x * y tf.summary.scalar(‘scalar_y‘,y) with tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) as sess: # merger all summary merged_summary = tf.summary.merge_all() #得到輸出的文件對象 writer = tf.summary.FileWriter(‘./result‘,sess.graph) #初始化 sess.run(tf.global_variables_initializer()) #print for i in range(1,5): summary,r_out,r_x,r_w = sess.run([merged_summary,out,x,w],feed_dict={y:i}) writer.add_summary(summary,i) print("{},{},{}".format(r_out,r_x,r_w))
tensorflow的作用域和圖