《深度学习》TensorFlow之TensorBoard demo

最新推荐文章于 2024-02-09 18:23:06 发布

原创最新推荐文章于 2024-02-09 18:23:06 发布 · 244 阅读

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本文展示了一个使用TensorFlow v1构建简单计算图的示例，通过禁用GPU加速确保资源分配合理。代码创建了两个常量a和b，分别进行乘法和加法运算，并将结果输出。此外，还介绍了如何使用TensorBoard查看计算图，包括设置日志目录和启动TensorBoard服务器的方法。

部署运行你感兴趣的模型镜像

import tensorflow.compat.v1 as tf

import os

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"
tf.disable_v2_behavior()
a = tf.constant(4, name = "input_a")
b = tf.constant(2, name = "input_b")
c = tf.multiply(a, b, name = "mul_c")
d = tf.add(a, b, name = "add_d")
e = tf.add(c, d, name = "add_e")

sess = tf.Session()
print(sess.run(e))
write = tf.summary.FileWriter('./my_graph/1', sess.graph)

os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “-1” 是禁用GPU加速。

运行发现当前文件夹下多了个my_graph,里面有个1文件夹，1里面有日志数据。
在这里插入图片描述

运行TensorBoard的方法：

进入到保存日志的文件，运行语句：tensorboard --logdir=data （data是保存日志文件的全目录）
在这里插入图片描述
成功的话，最下面会显示一个地址，一般是http://localhost:6006/

复制到浏览器打开，就可以看到数据流图啦
在这里插入图片描述

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