一、TensorBoard 使用简介

   TensorFlow 可用于训练大规模深度神经网络所需的计算，使用该工具涉及的计算往往复杂而深奥。为了更方便 TensorFlow 程序的理解、调试与优化，TensorFlow一套名为 TensorBoard 的可视化工具。您可以用 TensorBoard 来展现 TensorFlow 图，绘制图像生成的定量指标图以及显示附加数据（如其中传递的图像）。当 TensorBoard 完全配置好后，它将显示如下：

image.png

二、TensorBoard使用流程

1、添加记录节点：tf.summary.scalar()/image()/histogram()等

• tf.summary.scalar
  显示标量的信息，使用方法：

tf.summary.scalar(tags, values, collections=None, name=None)

例如：tf.summary.scalar('mean', mean)

一般在画loss,accuary时会用到这个函数。

• tf.summary.histogram
  用来显示直方图信息，使用方法：

tf.summary.histogram(tags, values, collections=None, name=None) 

例如： tf.summary.histogram('histogram', var)

一般用来显示训练过程中变量的分布情况

• tf.summary.image
  输出带图像的probuf,使用方法

tf.summary.image(tag, tensor, max_images=3, collections=None, name=None）

• tf.summary.distribution
  分布图，一般用于显示weights分布

2、汇总记录节点：merged = tf.summary.merge_all()

merge_all 可以将所有summary全部保存到磁盘，以便tensorboard显示。使用merge_all可以很方便地实现自动管理需要显示的数据，不需要通过add_xxx的方法添加。
使用方法：

tf.summaries.merge_all(key='summaries')

3、 运行汇总节点：summary = sess.run(merged)，得到汇总结果

4、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。使用方法：

tf.summary.FileWritter(path,sess.graph)

可以调用其add_summary（）方法将训练过程数据保存在filewriter指定的文件中

5、 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。

6、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

7、Summary类方法汇总

image.png

tf.summary.FileWriter(logdir, graph=None, flush_secs=120, max_queue=10)

• 负责将事件日志(graph、scalar/image/histogram、event)写入到指定的文件中
• 初始化参数：
  • logdir：事件写入的目录
  • graph：如果在初始化的时候传入sess,graph的话，相当于调用add_graph() 方法，用于计算图的可视化
  • flush_sec：How often, in seconds, to flush the added summaries and events to disk.
  • max_queue：Maximum number of summaries or events pending to be written to disk before one of the ‘add’ calls block.
• 其它常用方法：
  • add_event(event)：Adds an event to the event file
  • add_graph(graph, global_step=None)：Adds a Graph to the event file，Most users pass a graph in the constructor instead
  • add_summary(summary, global_step=None)：Adds a Summary protocol buffer to the event file，一定注意要传入 global_step
  • close()：Flushes the event file to disk and close the file
  • flush()：Flushes the event file to disk
  • add_meta_graph(meta_graph_def,global_step=None)
  • add_run_metadata(run_metadata, tag, global_step=None)

三、启动Tensorboard

1、使用cmd的命令启动：

• 运行程序，在指定的目录下(D:\logs)生成event文件
• 在logs所在目录启动cmd（或者powershell）
• 在cmd下，命令启动

tensorboard --logdir=logs
注意：logs的目录并不需要加引号, logs 中有多个event 时，会生成scalar 的对比图，但 graph 只会展示最新的结果

或者：tensorboard --logdir=event的绝对路径

• 会生成一个网址(http:\DESKTOP:6006)，输入到浏览器中即可查看

• 如果6006不小心被占用了，可以通过制定port

tensorboard --logdir=event的绝对路径  --port=8008

四、遇到的问题

今天遇到了几个很难受的问题，和大家讨论一下：
1、使用tensorboard启动之后，想再启动一个新的event发现还是原来的，而且浏览器scalars左下角的目录也仍然是第一次的目录。

后来想再开启另一个event的时候只能指定port。

2、通过CTRL+C的退出的时候会有问题。而且这样退出之后，在浏览器输入地址还是可以看到第一次的event信息。所以无法正常关闭，应该是导致问题1的原因。
由此可见，如何关闭tensorboard是主要问题。

image.png

目前还没有解决，以前没有遇到过问题，所以很烦躁。搜索了很多其他人写的，也没有好的方法。

参考博客：

1、官方详细介绍：https://www.tensorflow.org/guide/summaries_and_tensorboard?hl=zh-cn
2、https://blog.csdn.net/gsww404/article/details/78605784