Tensorflow可视化 Tensorboard

标签： Tensorflow Python python tensorflow 可视化深度学习

如何在训练过程中直观地观察loss和acc的曲线？
TensorBoard是Tensorflow可视化工具，可以用来展现标量、文本、音频、图像、网络结构、网络各层权值偏移量的统计直方图等。
Tensorboard虽然是个好工具，但对于计算机知识欠缺的小白，操作稍有些麻烦。
操作关键点：基于Web浏览器可视化，即Tensorflow将监控数据写入文件、需要利用浏览器Web后端查看对应的数据。

创建监控文件

# log_dir  监控文件地址
summary_writer = tf.summary.create_file_writer(log_dir)

写入可视化数据

with summary_writer.as_default():
	# log_dir  可视化图像
	tf.summary.image('image title', batch_img, max_outputs=9, step=step)
	# log_dir  可视化loss
	tf.summary.scalar('train_loss', float(loss), step=step)
	# log_dir  可视化acc
	tf.summary.scalar('test_acc', float(total_correct/total), step=step)

正常运行pyhon程序，可以看到之前创建监控文件中log_dir中有了结果文件。
在这里插入图片描述
如何可视化显示呢，关键一步来了！

启动tensorboard

Ctrl+R cmd进入windows命令行，cd 进入创建监控文件中log_dir的目录。启动tensorboard

tensorboard --logdir .

出现命令行中如下出现TensorBoard 2.1.1 at http://localhost:6006/ (Press CTRL+C to quit) 说明已经成功开启Web服务器。
在这里插入图片描述
最后，打开任意浏览器，输入URL http://localhost:6006/
就可以在小黄页中出现你想看的图啦

官网：https://www.tensorflow.org/tensorboard
Get_Started代码:https://www.tensorflow.org/tensorboard/get_started

本文链接：https://blog.csdn.net/Forrest97/article/details/105814149

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