DL | 快速使用Tensorboard可视化模型参数和模型结构

本文介绍了一种快速查看TensorFlow模型结构的方法。通过简单配置TensorBoard,可以在浏览器中直观地查看网络结构及训练参数变化。

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题外话:最近因为毕设的关系时间比较紧张,所以没有及时总结。不过这个问题遇到让人很棘手,但紧急解决办法又出乎意料,所以一记。之后如果有补上较为规范的解法,再补充内容。


问题陈述:

使用现有算法的Tensorflow代码,希望看到网络的可视化结构,怎么办?


官方答案:

Tensorboard可视化官方文档


快速方法:

网上找了很多资料都会索引回Tensorflow的官方指南,看了一些大致是要添加一些tag,然后会生成比较完整的图示。是通过Tensorboard这个插件进行实现,通常安装了Tensorflow会自带安装好这个工具。我的情况是Tensorflow在Anaconda下,Tensorboard在和Tensorflow的同级文件夹下。验证一下是否安装,即在终端里输入tensorboard即可。如果没有安装,可以查一下相关教程,这里不再赘述。


网上的教程和现有的博客都是这么说的,在安装了Tensorboard的情况下,我们可以直接通过指令:

tensorboard --log=/path/to/log/directory

将tensorboard指引到我们训练模型的日志文件路径即可,即log文件存的地方。其余内容大多是指导如何更加具体的添加一些tag,可以使得log文件生成的更加完善,让可视化效果更好。


但是,如果时间较紧,并且我们的目的是只想大致查看网络的大体结构和训练参数的走向,可以有更简单的办法。我的做法是,在模型运行的根目录文件夹下打开终端,然后调用tensorboard插件,将其log文件的路径直接设为当前的文件夹。这样的做法是默认模型在训练的过程中设定过log文件的写操作。


进入目标文件夹,输入指令:

tensorboard --log=.

注:如果不在当前文件夹下运行tensorboard,可以将tensorboard的log路径的'.'设为任意路径,只要是模型训练的根目录即可。


运行之后,在浏览器中访问服务器的6006端口即可看到tensorboard的可视化效果。变量的折线图:



网络结构:



因为这个解法比较快速粗暴,所以网络很多细节看不到,只能看见大致的网络结构。不过能看见就说明这一步目前取得阶段性胜利。^_____________^继续写毕设去啦~



P.S. 最近被MoL单曲循环洗脑,非常期待~













### 实现模型运行时骨架数据的实时可视化 为了实现在模型运行期间对骨架数据进行实时可视化,可以利用现代机器学习框架可视化工具来构建解决方案。具体来说,TensorFlow PyTorch 这样的深度学习框架提供了内置的支持用于记录训练过程中的各种指标,并通过 TensorBoard 或其他第三方库来进行直观展示。 #### 使用 TensorFlow TensorBoard 的方案 在 TensorFlow 中,可以通过 `tf.summary` API 来收集有关图结构的信息以及节点间的依赖关系,进而创建详细的计算图表[^2]。这允许开发者不仅能看到网络架构本身,还能观察到每层之间的连接情况及其参数变化趋势。此外,借助于 TensorBoard 提供的强大图形界面,能够轻松浏览整个神经网络拓扑结构并追踪特定变量随时间的变化轨迹。 ```python import tensorflow as tf # 假设已经定义好了模型 model log_dir = 'logs/' # 日志保存路径 writer = tf.summary.create_file_writer(log_dir) with writer.as_default(): tf.summary.trace_on(graph=True, profiler=True) # 执行一次前向传播以捕获计算图 _ = model(tf.zeros((1,) + input_shape)) tf.summary.trace_export(name="model_trace", step=0) ``` 上述代码片段展示了如何启用跟踪模式并将生成的日志文件导出给 TensorBoard 解析显示。值得注意的是,在实际应用中可能还需要调整日志目录位置以及其他配置项以便更好地适应项目环境。 #### 利用 Plotly Dash 构建自定义仪表板 除了官方提供的工具外,也可以考虑使用像 Plotly Dash 这样灵活易用的数据科学应用程序开发平台来自行设计个性化的监控面板。Plotly Dash 支持快速迭代原型制作流程,使得即使是没有前端开发经验的研究人员也能高效地打造出功能丰富的 Web 应用程序。它可以直接嵌入 Python 脚本内部并与主流 ML/DL 框架无缝对接,从而实现动态更新视图内容的目的。 ```python from dash import dcc, html, Input, Output import plotly.express as px import pandas as pd app.layout = html.Div([ dcc.Graph(id='live-update-graph'), dcc.Interval( id='interval-component', interval=1*1000, # 更新频率设置为一秒一次 n_intervals=0 ) ]) @app.callback(Output('live-update-graph', 'figure'), [Input('interval-component', 'n_intervals')]) def update_graph_live(n): data = get_latest_model_data() # 获取最新的模型状态信息 fig = px.scatter(data, x='feature_1', y='weight') return fig ``` 此段示例说明了怎样建立一个简单的周期性刷新机制去获取最新一轮迭代后的权重分布状况,并将其呈现在散点图上。当然,根据实际情况还可以进一步拓展更多类型的图表组件(如热力图、柱状图等),甚至集成进更复杂的交互逻辑之中。
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