手上只有一个模型文件，怎样用tensorboard查看其模型图Graph?

转自：https://blog.youkuaiyun.com/czq7511/article/details/72480149

比如，从他人处获得一个Graph，想看看它的结构，怎么弄？

Google提供了一个工具，TensorBoard，它能以图表的方式分析你在训练过程中汇总的各种数据，其中包括Graph结构。

所以我们可以简单的写几行Pyhton，加载Graph，只在logdir里，输出Graph结构数据，并可以查看其图结构。

可参考：http://www.tensorfly.cn/tfdoc/how_tos/summaries_and_tensorboard.html

https://www.tensorflow.org/get_started/summaries_and_tensorboard

你可以在jupyter里操作，代码如下：

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.platform import gfile

# 这是从二进制格式的pb文件加载模型
graph = tf.get_default_graph()
graphdef = graph.as_graph_def()
graphdef.ParseFromString(gfile.FastGFile("/data/TensorFlowAndroidMNIST/app/src/main/expert-graph.pb", "rb").read())
_ = tf.import_graph_def(graphdef, name="")

#这是从文件格式的meta文件加载模型

_ = tf.train.import_meta_graph("model.ckpt.meta")

summary_write = tf.summary.FileWriter("/data/TensorFlowAndroidMNIST/logdir" , graph)

然后再启动tensorboard：

tensorboard --logdir /data/TensorFlowAndroidMNIST/logdir --host 你的ip --port 你端口(默认6006)