这篇文章将为大家详细讲解有关如何在Tensorflow中使用Tensorboard实现可视化，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。

为禄丰等地区用户提供了全套网页设计制作服务，及禄丰网站建设行业解决方案。主营业务为网站设计、网站建设、禄丰网站设计，以传统方式定制建设网站，并提供域名空间备案等一条龙服务，秉承以专业、用心的态度为用户提供真诚的服务。我们深信只要达到每一位用户的要求，就会得到认可，从而选择与我们长期合作。这样，我们也可以走得更远！

Tensorboard：

如何更直观的观察数据在神经网络中的变化，或是已经构建的神经网络的结构。上一篇文章说到，可以使用matplotlib第三方可视化，来进行一定程度上的可视化。然而Tensorflow也自带了可视化模块Tensorboard，并且能更直观的看见整个神经网络的结构。

上面的结构图甚至可以展开，变成：

使用：

结构图：

with tensorflow .name_scope(layer_name):

直接使用以上代码生成一个带可展开符号的一个域，并且支持嵌套操作：

with tf.name_scope(layer_name): 
  with tf.name_scope('weights'):

节点一般是变量或常量，需要加一个“name=‘'”参数，才会展示和命名，如：

with tf.name_scope('weights'): 
  Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size,out_size]))

结构图符号及意义：

变量：

变量则可使用Tensorflow.histogram_summary()方法：

tf.histogram_summary(layer_name+"/weights",Weights) #name命名，Weights赋值

常量：

常量则可使用Tensorflow.scalar_summary()方法：

tf.scalar_summary('loss',loss) #命名和赋值

展示：

最后需要整合和存储SummaryWriter：

#合并到Summary中 
merged = tf.merge_all_summaries() 
#选定可视化存储目录 
writer = tf.train.SummaryWriter("/目录",sess.graph)

merged也是需要run的，因此还需要：

result = sess.run(merged) #merged也是需要run的 
  writer.add_summary(result,i)

执行：

运行后，会在相应的目录里生成一个文件，执行：

tensorboard --logdir="/目录"

会给出一段网址：

浏览器中打开这个网址即可，因为有兼容问题，firefox并不能很好的兼容，建议使用Chrome。

常量在Event中，结构图在Graphs中，变量在最后两个Tag中。

附项目代码：

项目承接自上一篇文章（已更新至最新Tensorflow版本API r1.2）：

import tensorflow as tf  
import numpy as np  
  
def add_layer(inputs,in_size,out_size,n_layer,activation_function=None): #activation_function=None线性函数  
  layer_name="layer%s" % n_layer  
  with tf.name_scope(layer_name):  
    with tf.name_scope('weights'):  
      Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size,out_size])) #Weight中都是随机变量  
      tf.summary.histogram(layer_name+"/weights",Weights) #可视化观看变量  
    with tf.name_scope('biases'):  
      biases = tf.Variable(tf.zeros([1,out_size])+0.1) #biases推荐初始值不为0  
      tf.summary.histogram(layer_name+"/biases",biases) #可视化观看变量  
    with tf.name_scope('Wx_plus_b'):  
      Wx_plus_b = tf.matmul(inputs,Weights)+biases #inputs*Weight+biases  
      tf.summary.histogram(layer_name+"/Wx_plus_b",Wx_plus_b) #可视化观看变量  
    if activation_function is None:  
      outputs = Wx_plus_b  
    else:  
      outputs = activation_function(Wx_plus_b)  
    tf.summary.histogram(layer_name+"/outputs",outputs) #可视化观看变量  
    return outputs  
  
#创建数据x_data，y_data  
x_data = np.linspace(-1,1,300)[:,np.newaxis] #[-1,1]区间，300个单位，np.newaxis增加维度  
noise = np.random.normal(0,0.05,x_data.shape) #噪点  
y_data = np.square(x_data)-0.5+noise  
  
with tf.name_scope('inputs'): #结构化  
  xs = tf.placeholder(tf.float32,[None,1],name='x_input')  
  ys = tf.placeholder(tf.float32,[None,1],name='y_input')  
  
#三层神经，输入层（1个神经元），隐藏层（10神经元），输出层（1个神经元）  
l1 = add_layer(xs,1,10,n_layer=1,activation_function=tf.nn.relu) #隐藏层  
prediction = add_layer(l1,10,1,n_layer=2,activation_function=None) #输出层  
  
#predition值与y_data差别  
with tf.name_scope('loss'):  
  loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(ys-prediction),reduction_indices=[1])) #square()平方,sum()求和,mean()平均值  
  tf.summary.scalar('loss',loss) #可视化观看常量  
with tf.name_scope('train'):  
  train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss) #0.1学习效率,minimize(loss)减小loss误差  
  
init = tf.initialize_all_variables()  
sess = tf.Session()  
#合并到Summary中  
merged = tf.summary.merge_all()  
#选定可视化存储目录  
writer = tf.summary.FileWriter("Desktop/",sess.graph)  
sess.run(init) #先执行init  
  
#训练1k次  
for i in range(1000):  
  sess.run(train_step,feed_dict={xs:x_data,ys:y_data})  
  if i%50==0:  
    result = sess.run(merged,feed_dict={xs:x_data,ys:y_data}) #merged也是需要run的  
    writer.add_summary(result,i) #result是summary类型的，需要放入writer中，i步数（x轴）

关于如何在Tensorflow中使用Tensorboard实现可视化就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。

新闻名称：如何在Tensorflow中使用Tensorboard实现可视化-创新互联
URL分享：http://scyanting.com/article/coiheo.html