摘要:

  1.代码例子

  2.主要功能
内容:

  1.代码例子

  《TensorFlow实战》使用MLP处理Mnist数据集并TensorBoard上显示

  2.主要功能

   执行TensorBoard程序,–logdir指定TensorFlow日志路径,TensorBoard自动生成所有汇总数据可视化结果。

   例如:tensorboard –logdir=/tmp/tensorflow/mnist/logs/mnist_with_summaries ,将显示的网址(比如:localhost:6006)复制到浏览器。

  打开标量SCALARS窗口,打开accuracy图表。调整Smoothing参数,控制曲线平滑处理,数值越小越接近实际值,波动大;数值越大曲线越平缓。图表下方按钮放大图片,右边按钮调整坐标轴范围。

  切换图像IMAGES窗口,可以看到所有tf.summary.image()汇总数据。

  打开计算图GRAPHS窗口,可以看到整个TensorFlow计算图结构,网络forward inference流程,backward训练更新参数流程。实线代表数据依赖关系,虚线代表控制条件依赖关系。节点窗口,看属性、输入、输出及tensor尺寸。“+”按钮,展示node内部细节。所有同一命名空间节点被折叠一起。右键单击节点选择删除。切换配色风络,基于结构,同结构节点同颜色;基于运算硬件,同运算硬件节点同颜色,Session runs,选择run_metadata训练元信息。

  切换DISTRIBUTIONS窗口,看各个神经网络层输出分布,激活函数前后结果。看看有没有被屏蔽节点(dead neurons)。转为直方图。

  EMBEDDINGS窗口,降维嵌入向量可视化效果。tf.save.Saver保存整个模型,TensorBoard自动对模型所有二维Variable可视化(只有Variable可以被保存,Tensor不行)。选择T-SNE或PCA算法对数据列(特征)降维,在3D、2D坐标可视化展示。对Word2Vec计算或Language Model非常有用。

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