TensorBoard是Tensorflow的可视化工具，它通过对Tensoflow程序运行过程中输出的日志文件进行可视化Tensorflow程序的运行状态。
使用TensorBoard展示数据，需要在执行Tensorflow计算图的过程中，将各种类型的数据（summary protobuf）汇总并记录到日志文件中。然后使用TensorBoard读取这些日志文件，解析数据并生产数据可视化的Web页面，让我们可以在浏览器中观察各种汇总数据。
注：tensorflow --version 1.4.0
TensorBoard
当生成了日志文件后，在命令行中使用tensorboard --logdir=日志文件目录启动一个服务，在浏览器中使用http://DESKTOP-JGL4HV5:6006查看可视化结果。
这里有一点需要注意，日志文件目录要使用绝对路径，即从某个盘开始的路径（如果不行的话将
/变成//再试试）。同时使用360浏览器可能无法显示。
下面红框中是可视化的顶部：
TensorBoard页面
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SCALARS，对标量数据进行汇总和记录
使用方法：tf.summary.scalar(tags, values, collections=None, name=None)
scalar
一般在刻画loss和accuracy时会用到，可以计算标量的最大最小值或者标准差等
-
IMAGES， 汇总数据中的图像，例如MNIST中可以将输入的向量还原成图片的像素矩阵
使用方法：tf.summary.image(tag, tensor, max_images=3, collections=None, name=None)
image GRAPHS， 可视化Tensorflow计算图的结构及计算图上的信息
使用方法：tf.summary.FileWriter(logdir, graph)
其实这个方法是将当前summary protobuf写近日志文件中，但是会自动生成计算图。-
HISTOGRAMS，记录变量的直方图(张量中元素的取值分布）
使用方法：tf.summary.histogram(tag, values, collections=None, name=None）
histograms
计算图
计算图可以很好展现整个神经网络的结构。下来将计算图中的图标进行总结：
-
边，计算图中的节点之间有两种不同的边：
实线：刻画了数据的传输，箭头代表方向
虚线：表达了计算之间的依赖关系
有些边上的箭头是双向的表示一个节点可能会修改另一个节点，同时边上还标注了张量的维度信息，边上的粗细表示了两个节点之间传输的标量维度的总大小（不是传输的标量个数）。 -
图， TensorBoard会智能的调整可视化效果图上的节点，将计算图分成了
主图（Main Graph）和辅助图（Auxiliary nodes）。也可以手动调整，对图中的节点进行移除（不会保存手工修改结果，刷新后还原）。 -
节点，当点击可视化图中的节点时，界面右上角会弹出该节点的基本信息（输入、输出、依赖关系以及消耗时间和内存信息等）。
空心小椭圆：对应计算图上一个计算节点
矩形：对应了计算图上的一个命名空间
节点信息
刚说节点的基本信息中包含消耗时间和内存信息，可以通过以下方法将其添加到日志文件并进行展示。
for i in range(TRAINING_STEPS):
# 每1000次就在验证集上测试训练的模型精度
if i % 100 == 0:
# 配置运行时要记录的信息
run_options = tf.RunOptions(trace_level=tf.RunOptions.FULL_TRACE)
# 运行时记录运行信息的proto
run_metadata = tf.RunMetadata()
# 将配置信息和运行记录信息的proto传入运行过程，从而进行记录
validate_acc, sum = sess.run([accuracy, summ], feed_dict=validate_feed, options=run_options, run_metadata=run_metadata)
# 将节点的运行信息写入日志文件
writer.add_run_metadata(run_metadata, 'step%03d' % i)
在TensorBoard可视化的Graphs页面中，左侧的Session runs会出现一个下拉菜单，记录了所有运行次数，选择一次运行后，Color栏中会出现Compute time和Memory，分别对应了计算节点的运行时间和消耗的内存。
GRAPHS的左边框
merge_all()
和Tensorflow类似，tf.summaru.histograms()等函数不会立即执行，需要通过sess.run()来明确调用，当日志程序中定义写日志的操作比较多时，可以使用summ = tf.summary.merge_all()函数来整理所有的日志生成操作，最后只需要sess.run(summ)即可将定义中的所有日志生成操作一次执行。
TensorBoard的使用流程
- 添加记录节点：
tf.summary.scalar/image/histogram()等 - 汇总记录节点：
merged = tf.summary.merge_all() - 运行汇总节点：
summary = sess.run(merged)，得到汇总结果 - 日志书写器实例化：
summary_writer = tf.summary.FileWriter(logdir, graph=sess.graph)，实例化的同时传入 graph 将当前计算图写入日志 - 调用日志书写器实例对象
summary_writer的add_summary(summary, global_step=i)方法将所有汇总日志写入文件 - 调用日志书写器实例对象
summary_writer的close()方法写入内存，否则它每隔120s写入一次
下面是一个完整的使用TensorBoard的代码：
# _*_ coding:utf-8 _*_
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
# 定义神经网络的神经元数目
INPUT_NODE = 784
LAYER1_NODE = 500
OUTPUT_NODE = 10
# 每次训练数据的个数
BATCH_SIZE = 100
# 衰减学习率的参数
LEARNING_RATE_BASE = 0.8
LEARNING_RATE_DECAY = 0.99
# 正则化项的系数
REGULARIATION_RATE = 0.0001
# 滑动平均的参数
TRAINING_STEPS = 1000
MOVING_AVERAGE_DECAY = 0.99
# 定义神经网络和前向传播算法
def inference(input_tensor, avg_class, weights1, biases1, weights2, biases2):
if avg_class == None:
with tf.name_scope('layer1'):
layer1 = tf.nn.relu(tf.matmul(input_tensor, weights1) + biases1)
with tf.name_scope('layer2'):
output = tf.matmul(layer1, weights2) + biases2
else:
with tf.name_scope('layer1'):
layer1 = tf.nn.relu(tf.matmul(input_tensor, avg_class.average(weights1)) + avg_class.average(biases1))
with tf.name_scope('layer2'):
output = tf.matmul(layer1, avg_class.average(weights2)) + avg_class.average(biases2)
tf.summary.histogram('weights1', weights1)
tf.summary.histogram('biases1', biases1)
tf.summary.histogram('weights2', weights2)
tf.summary.histogram('biases2', biases2)
return output
def train(mnist):
with tf.name_scope('input'):
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, INPUT_NODE], name='x-input')
x_image = tf.reshape(x, [-1, 28, 28, 1])
tf.summary.image('input', x_image, 10)
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, OUTPUT_NODE], name='y-input')
# 定义神经网络的参数
weights1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([INPUT_NODE, LAYER1_NODE], stddev=0.1))
biases1 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[LAYER1_NODE]))
weights2 = tf.Variable(tf.truncated_normal([LAYER1_NODE, OUTPUT_NODE], stddev=0.1))
biases2 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[OUTPUT_NODE]))
# 计算前向传播结果
y = inference(x, None, weights1, biases1, weights2, biases2)
# 使用带有滑动平均的模型计算前行传播结果
with tf.name_scope('moving_average'):
global_step = tf.Variable(0, trainable=False)
variable_average = tf.train.ExponentialMovingAverage(MOVING_AVERAGE_DECAY, global_step)
variables_averages_op = variable_average.apply(tf.trainable_variables())
average_y = inference(x, variable_average, weights1, biases1, weights2, biases2)
# 计算交叉熵和损失函数
with tf.name_scope('loss_function'):
cross_entropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=y, labels=tf.argmax(y_, 1))
cross_entropy_mean = tf.reduce_mean(cross_entropy)
regularizer = tf.contrib.layers.l2_regularizer(REGULARIATION_RATE)
regularization = regularizer(weights1) + regularizer(weights2)
loss = cross_entropy_mean + regularization
tf.summary.scalar('max', tf.reduce_max(loss))
# 使用衰减学习率
with tf.name_scope('train_step'):
learning_rate = tf.train.exponential_decay(
LEARNING_RATE_BASE,
global_step,
mnist.train.images.shape[0] / BATCH_SIZE,
LEARNING_RATE_DECAY
)
# 定义使用的优化方法
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(loss, global_step=global_step)
# 定义同时更新滑动平均值和参数的方法
with tf.control_dependencies([train_step, variables_averages_op]):
train_op = tf.no_op('train')
# 定义精度的计算
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(average_y, 1), tf.argmax(y_, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
tf.summary.histogram('accuracy', accuracy)
summ = tf.summary.merge_all()
# 初始化会话并开始训练
with tf.Session() as sess:
tf.global_variables_initializer().run()
validate_feed = {x: mnist.validation.images, y_: mnist.validation.labels}
test_feed = {x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}
writer = tf.summary.FileWriter('log/')
writer.add_graph(sess.graph)
for i in range(TRAINING_STEPS):
# 每1000次就在验证集上测试训练的模型精度
if i % 100 == 0:
# 配置运行时要记录的信息
run_options = tf.RunOptions(trace_level=tf.RunOptions.FULL_TRACE)
# 运行时记录运行信息的proto
run_metadata = tf.RunMetadata()
# 将配置信息和运行记录信息的proto传入运行过程，从而进行记录
validate_acc, sum = sess.run([accuracy, summ], feed_dict=validate_feed, options=run_options, run_metadata=run_metadata)
# 将节点的运行信息写入日志文件
writer.add_run_metadata(run_metadata, 'step%03d' % i)
writer.add_summary(sum, i)
print('After %d training step(s), validation accuracy using average model is %g' % (i, validate_acc))
# 用于生成下一次迭代的训练数据
xs, ys = mnist.train.next_batch(BATCH_SIZE)
sess.run(train_op, feed_dict={x: xs, y_: ys})
# 验证在测试集上的准确度
test_acc = sess.run(accuracy, feed_dict=test_feed)
print('After %d training step(S), test accuracy using average model is %g' % (TRAINING_STEPS, test_acc))
def main(argv=None):
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
train(mnist)
if __name__ == '__main__':
tf.app.run()
