tensorBoard 初級實現

# -*- coding: utf-8 -*-

# by dl
import tensorflow as tf
# 構造graph結構
# 用乙個線性方程的例子 y = w*x+b (w權重
w = tf.variable(2.0, dtype=tf.float32, name='weight')
b = tf.variable(1.0, dtype=tf.float32, name='bias')  # 偏差
x = tf.placeholder(dtype=tf.float32, name='input')  # 輸入量
with tf.name_scope('output'):  # 輸出的命名空間
y = w * x + b  # 輸出
# 定義日誌路徑 沒有目錄會自動建立
path = './log'
# 建立用於初始化所有變數的操作
init = tf.global_variables_initializer()
# 建立session
with tf.session() as sess:
sess.run(init)  # 實現初始化變數
writer = tf.summary.filewriter(path, sess.graph)
result = sess.run(y, )  # 給站位符賦值 然後執行
print("y = %s" % result)

遠端訪問Tensorboard

在學習tensorflow的過程中，視覺化工具tensorboard是必不可少的，但是由於本地主機計算效能等的侷限性，很多時候我們都是在遠端伺服器上執行tensor flow並訓練相關模型，所以學會相關遠端的操作至關重要，主要是ssh命令和scp命令，這裡我們只簡述一下如何訪問遠端的tensor b...

TensorBoard網路執行

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input data 載入資料集 mnist input data.read data sets mnist data one hot true 每個批次的...

如何使用tensorboard

知道如何啟動tensorboard後，就該了解一下怎麼使用它。1.執行python示例，test.py import tensorflow as tf with tf.name scope graph as scope matrix1 tf.constant 3.3.name matrix1 1 r...