Tensorflow可视化 Tensorboard

如何在训练过程中直观地观察loss和acc的曲线？
TensorBoard是Tensorflow可视化工具，可以用来展现标量、文本、音频、图像、网络结构、网络各层权值偏移量的统计直方图等。
Tensorboard虽然是个好工具，但对于计算机知识欠缺的小白，操作稍有些麻烦。
操作关键点：基于Web浏览器可视化，即Tensorflow将监控数据写入文件、需要利用浏览器Web后端查看对应的数据。

1. 创建监控文件

# log_dir  监控文件地址
summary_writer = tf.summary.create_file_writer(log_dir)

2. 写入可视化数据

with summary_writer.as_default():
	# log_dir  可视化图像
	tf.summary.image('image title', batch_img, max_outputs=9, step=step)
	# log_dir  可视化loss
	tf.summary.scalar('train_loss', float(loss), step=step)
	# log_dir  可视化acc
	tf.summary.scalar('test_acc', float(total_correct/total), step=step)

正常运行pyhon程序，可以看到之前创建监控文件中log_dir中有了结果文件。

如何可视化显示呢，关键一步来了！

3. 启动tensorboard

Ctrl+R cmd进入windows命令行，cd 进入创建监控文件中log_dir的目录。启动tensorboard

tensorboard --logdir .

或者直接

tensorboard --logdir filepath.

如果出现如下warning，可参看博文解决

WARNING: pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module in Python is not available

出现命令行中如下出现TensorBoard 2.1.1 at http://localhost:6006/ (Press CTRL+C to quit) 说明已经成功开启Web服务器。

最后，打开任意浏览器，输入URL http://localhost:6006/
就可以在小黄页中出现你想看的图啦

官网：https://www.tensorflow.org/tensorboard
Get_Started代码:https://www.tensorflow.org/tensorboard/get_started