Tensorboard 可视化

最新推荐文章于 2025-05-15 17:22:53 发布

什么珂

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分类专栏： Python tensorflow

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博客介绍了使用TensorBoard查看Graph的步骤。先将命名值添加代码并缩进，运行session，运行代码后graph数据会保存在项目的'logs'文件夹下。接着在cmd中转到该项目，输入'tensorboard --logdir logs'，复制网址到Google浏览器打开就能看到生成的Graph。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1. 将想要命名的值添加代码及缩进

with tf.name_scope('input'):
    with tf.name_scope('train_data'):
        ph_train_data = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_time_step, n_dim])
    with tf.name_scope('train_label'):
        ph_train_label = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_classes])

2. 运行 session

init = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    tf.summary.FileWriter("logs/", sess.graph)

3. 运行代码后，graph数据将自动保存在当前项目下的 "logs" 文件夹下

4. 打开cmd，文件夹转到要打开的 logs 所在项目，输入 tensorboard --logdir logs

复制网址到Google浏览器打开（或者直接http://localhost:6006）即可看见生成的 Graph