Tensorboard使用 動態顯示loss曲線

2021-09-12 13:39:22 字數 2543 閱讀 9300

下面的例子是兩層全連線網路，實現手寫數字識別的案例。

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data


import tensorflow as tf


import os


os.environ["tf_cpp_min_log_level"] = "2"  # 忽略tensorflow警告資訊


mnist = input_data.read_data_sets('mnist_data',one_hot=true)


batch_size = 100


n_batch = mnist.train.num_examples // batch_size


lr = 0.01


#初始化


#命名空間


with tf.name_scope("input"):


x = tf.placeholder(tf.float32,[none,784],name='x')


y_ = tf.placeholder(tf.float32,[none,10],name='y_')


#建立網路


with tf.name_scope('layer1'):


with tf.name_scope('weight1'):


w1 = tf.variable(tf.truncated_normal([784,500]),name='w1')


with tf.name_scope("biases"):


b1 = tf.variable(tf.zeros([500]),name='b1')


with tf.name_scope("y1"):


y1 = tf.nn.tanh(tf.matmul(x,w1)+b1,name='y1')


with tf.name_scope("layer2"):


with tf.name_scope('weight2'):


w2 = tf.variable(tf.truncated_normal([500,10]),name='w2')


with tf.name_scope("biases2"):


b2 = tf.variable(tf.zeros([10]),name='b2')


with tf.name_scope("y"):


y = tf.nn.softmax(tf.matmul(y1,w2)+b2,name='y') #輸出訊號總和


with tf.name_scope("loss"):


loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y_,logits=y))


tf.summary.scalar('loss',loss)


#訓練with tf.name_scope("train"):


train_stap = tf.train.gradientdescentoptimizer(lr).minimize(loss)


#準確率

				
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