机器学习笔记 tensorboard的使用

tensorboard是一个功能强大的可视化工具，这里简单的介绍一下tensorboard的使用，首先给出中文社区的教程：http://www.tensorfly.cn/tfdoc/how_tos/summaries_and_tensorboard.html

tensorboard适应于tensorflow的计算图结构，我们将收集数据看成是tensorflow计算图中的一个节点，所以使用tensorboard与构建网络计算图没有任何差别，首先介绍几种可使用的节点。

1.数据记录节点    tf.summary.scalar/image/histogram()等

    记录节点用于记录需要的数据，其中scalar可用于收集损失函数值、准确率等数据，其余可以翻阅上面给出的教程了解详细，此节点一般直接跟在需要统计的相应计算之后。

2.记录汇总节点   merged = tf.summary.merge_all()

    当你在计算图中插入了许多记录节点，使用这个节点将各记录节点的数据收集起来，该节点一般放在整个计算图的最后面，由于tensorflow的计算特训，该节点也可以理解成为所有的记录节点添加依赖。

3.记录（日志）书写器  summary_writer = tf.summary.FileWriter("log",tf.get_default_graph())

    tensorboard需要将收集到的数据储存在磁盘上，书写器将完成这个工作，第一个参数是书写路径，第二个是计算图。

4.运行汇总  summary = sess.run(merged)

    运行汇总节点，获得收集到的信息。

5.写入磁盘