本系列將分為 8 篇 。今天是第三篇 。主要講講感知器模型和 tensorboard 的基本使用方法 。
因為小詹之前寫過一篇感知器模型的介紹 ，這裡就不贅述了 。
tensorboard 是 tensorflow 自帶的視覺化結構管理和除錯優化網路的工具 。在我們學習深度學習網路框架時 ，我們需要更直觀的看到各層網路結構和引數 ，也可以更好的進行除錯優化網路 。tensorboard 可以實現網路結構的顯示 ，也可以進行顯示訓練及測試過程中各層引數的變化情況 。
tensorboard 介面如下 ：
我們可以看到頂部有幾個功能分類 ：scalars 、graphs 、histogram 等 。
scalars 是訓練引數統計顯示 ，可以看到整個訓練過程中 ，各個引數的變換情況 。
histogram 是訓練過程引數分布情況顯示 。
graphs 是網路結構顯示 。
tensorboard 基本操作介紹如下 ：
下面用乙個最簡單的例子來實現基礎啟動 。定義了兩個常量相加的操作 ，執行後會在 log_test 資料夾**現目標檔案 。
之後我們需要在命令視窗啟動 tensorboard 。方法在上邊基礎語法介紹中提及 。這裡就小詹自己**存放位置 ，可在命令視窗執行如下命令 ，得到乙個**（下圖示出的部分），並在瀏覽器中打卡即可 。
在瀏覽器中開啟該**即可得到上述例項程式的 graph 資訊 。
舉例比較簡單 ，但是並不說明 tensorboard 不重要 。事實上 ，基於 tensorboard ，我們可以直觀的看到各層網路結構和引數，也可以更好的進行除錯優化網路。
深度學習入門筆記系列 二
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