Tensorflow神经网络可视化工具Tensorboard

Tensorflow神经网络可视化工具Tensorboard

• 简介
• 使用方法

简介

Tensorboard是Tensorflow自带的一款可视化工具，功能强大，可以查看训练过程的loss、学习率变化等，也可以查看网络的结构，这里我们用于查看网络的输入输出的节点

使用方法

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.platform import gfile

# 这是从二进制格式的pb文件加载模型
graph = tf.get_default_graph()
graphdef = graph.as_graph_def()
graphdef.ParseFromString(gfile.FastGFile("/data/TensorFlowAndroidMNIST/app/src/main/expert-graph.pb", "rb").read())
_ = tf.import_graph_def(graphdef, name="")



#这是从文件格式的meta文件加载模型
_ = tf.train.import_meta_graph("model.ckpt.meta")
summary_write = tf.summary.FileWriter("/data/TensorFlowAndroidMNIST/logdir" , graph)

然后再启动tensorboard：

tensorboard --logdir /data/TensorFlowAndroidMNIST/logdir --host 你的ip --port 你端口(默认6006)

我们会在目标路径下看见生成一个文件：

然后我们就可以在浏览器打开生成的链接