TensorFLow tensorBoard 总结

1.什么是tensorboard：

tensorboard是可视化tensorflow 训练过程一些参数数据的工具。

2.如何使用：

pip安装tensorflow后，使用

python tensorboard.py --logdir='/path/to/logdir' 启动tensorboard

3,如何在event文件中添加自己想要可视化的数据：

a.定义summary operation:

tf.scaler_summary:用来添加一些标量，比如 lr，loss，accuracy ，etc

tf.image_summary:用来添加一些进入graph的输入图片

tf.histogram_summary:用来统计激活分布，梯度分布，权重分布

tf.audio_summary:

比如：

tf.scalar_summary('标签',想要记录的变量)

b.定义一个op来将所有的summary operation 合并起来

merged = tf.merge_all_summaries()

c.使用graph初始化一个summary_writer

train_writer = tf.train.SummaryWriter(FLAGS.summaries_dir + '/train',sess.graph)

d.每隔n step将summary写入

summary, acc = sess.run([merged, accuracy], feed_dict=feed_dict(False))

train_writer.add_summary(summary, i)