4、TensorFlow基础与高级库使用指南

TensorFlow基础与高级库使用指南

1. TensorBoard基础介绍

TensorBoard 能够可视化计算图结构，提供统计分析，并绘制计算图执行期间作为摘要捕获的值。下面通过一个简单示例来展示其工作原理。

1.1 TensorBoard最小示例

1.1.1 定义线性模型的变量和占位符

# Assume Linear Model y = w * x + b
# Define model parameters
w = tf.Variable([.3], name='w',dtype=tf.float32)
b = tf.Variable([-.3], name='b', dtype=tf.float32)
# Define model input and output
x = tf.placeholder(name='x',dtype=tf.float32)
y = w * x + b

1.1.2 初始化会话并执行以下步骤

with tf.Session() as tfs:
    tfs.run(tf.global_variables_initializer())
    writer=tf.summary.FileWriter('tflogs',tfs.graph)
    print('run(y,{x:3}) : ', tfs.run(y,feed_dict={x:3}))

执行上述代码后，会得到如下输出：