tensorflow代码全解析 -1- TensorBoard 入门案例

最新推荐文章于 2022-04-02 16:36:33 发布

zyfortirude

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分类专栏： Tensorflow

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zyfortirude/article/details/70174261

本文概要：通过mnist识别案例讲解TensorFlow中TensorBoard的使用方法

源代码

本人源代码
https://github.com/zhuyin521/Tensorflow-work_example
原作者代码
https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/tutorials/mnist/mnist_with_summaries.py

TensorBoard概述

TensorBoard 可以将模型训练过程中的各种汇总数据展示出来。包括

标量 Scalars - tf.summary.scalar
图片 Images - tf.summary.image
音频 Audio
计算图 Graphs
数据分布 Distributions
直方图 Histogram
嵌入向量 Embeddings
——这些向量将会经常用到
suammary 节点需要专门去运行才能起作用，使用tf.summary.merge_all可以将所有summary节点合并成一个节点，只要运行这个节点，就能产生之前设置的所有summary
使用tf.summary.FileWriter将运行后输出的数据都保存到本地磁盘中

启动程序后，在使用命令行进入相对应目录输入tensorboard指定，才可以查看可视化文件

使用TensorBoard 展示数据需要在执行Tensoflow计算图的过程中，将各类数据汇总并记录到日志文件中，然后在使用tensorBoard读取这些日志文件，解析并生产数据可视化的web页面。

代码框架

读取mnist数据集 read_data_sets()，定义初始化参数方法,定义输入数据feed_dict()
1. 定义输入数据 x,xs
2. 定义输人标签 y,ys
定义数据汇总方法 variable_summaries()
创建神经网络框架 nn_layer（）
1. 第一层 hidden1 = nn_layer(x,784,500,’layer1’)
2. dropout层 dropped = tf.nn.droupout(hidden1 )
3. 第二层 y = nn_layer(dropped, 500, 10, ‘layer2’, act = tf.identity)
4. 输出 y
创建损失函数 cross_entropy
创建训练优化器 AdamOptimizer
定义准确度tf.summary.scalar.correct_ prediction
合并所有summary节点merged = tf.summary.merge_all()
模型训练 sess.run

运行环境

操作系统

win10
python 3.5
tensorflow-gpu 1.0.0

注意事项及BUG

1 . BUG 运行中间发生Python执行非法指令错误，同时运行窗口报告：
Couldn’t open CUDA library cupti64_80.dll无法继续执行
原因：CUDA的cupti64_80.dll的路径没有加入PATH
解决办法：
将目录C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\extras\CUPTI\libx64下的cupti64_80.dll 复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin即可
参考：

I have encountered this problem before. When you use CUDA 8.0,the file cupti64_80.dll lies in C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\extras\CUPTI\libx64. I just fixed the problem by copying the dll into C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin, and the file cupti.lib in the same location into C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\x64. And it works!

2 . 初始化目录问题及启动tensorboard

parser.add_argument('--data_dir', type=str, default='input_data',
                        help='Directory for storing input data')
parser.add_argument('--log_dir', type=str, default='logs',
                        help='Summaries logs directory')

目录设置好后，要在自己代码所在的文件夹里面新建这两个文件夹，如果没有新建自己不会主动创建，反正我的是没有，有的人是可以
调用tensorboard要进入目标命令行里面