Tensorflow入门与实战学习笔记(九)-Tensorboard可视化
2023-09-11 14:20:00 时间
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0 前言
TensorBoard是一款为了更方便 TensorFlow 程序的理解、调试与优化发布的可视化工具。
1 利用回调函数使用
TensorBoard 通过读取 TensorFlow 的事件文件来运行。 TensorFlow 的事件文件包括了你会在 TensorFlow 运行中涉及到的主要数据。
![](https://img-blog.csdnimg.cn/20200811221505215.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDU3MjAy,size_16,color_FFFFFF,t_70)
2 Tensortboard启动和界面含义的介绍
- SCALARS 面板主要用于记录诸如准确率、损失和学习率等单个值的变化趋势。在代码中用 tf.summary.scalar() 来将其记录到文件中:每个图的右下角都有 3 个小图标,第一个是查看大图,第二个是是否对 y 轴对数化,第三个是如果你拖动或者缩放了坐标轴,再重新回到原始位置。
- GRAPHS 面板展示出你所构建的网络整体结构,显示数据流的方向和大小,也可以显示训练时每个节点的用时、耗费的内存大小以及参数多少。默认显示的图分为两部分:主图(Main Graph)和辅助节点(Auxiliary Nodes)。其中主图显示的就是网络结构,辅助节点则显示的是初始化、训练、保存等节点。我们可以双击某个节点或者点击节点右上角的 + 来展开查看里面的情况,也可以对齐进行缩放
- DISTRIBUTIONS 主要用来展示网络中各参数随训练步数的增加的变化情况,可以说是 多分位数折线图 的堆叠。
- HISTOGRAMS 和 DISTRIBUTIONS 是对同一数据不同方式的展现。与 DISTRIBUTIONS 不同的是,HISTOGRAMS 可以说是 频数分布直方图 的堆叠。
3 自定义变量的Tensorboard可视化
3.1 自定义训练中的Tensorboard可视化
3.2 我们可以自定义学习率:
![](https://img-blog.csdnimg.cn/202008112222055.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDU3MjAy,size_16,color_FFFFFF,t_70)
3.3 自定义学习率的图像:
![](https://img-blog.csdnimg.cn/20200811100141136.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDU3MjAy,size_16,color_FFFFFF,t_70)
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