TensorFlow中的Tensorboard該怎么理解，很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個難題，下面小編將為大家詳細講解，有這方面需求的人可以來學(xué)習(xí)下，希望你能有所收獲。

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01

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Tensor是什么？

Tensor是一個 n 維數(shù)組：

• 0-d tensor: scalar （標量）

• 1-d tensor: vector （向量）

• 2-d tensor: matrix（矩陣）

• 等等

02

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數(shù)據(jù)流圖

以上就是數(shù)據(jù)流圖。

下面從最簡單的圖開始：

import tensorflow as tf 

a = tf.add(3, 5)

通過TensorBoard進行可視化：

為什么是 x, y ?

TF 自動地命名節(jié)點，當我們沒有顯示地指定節(jié)點名稱時，

 x = 3 

 y = 5

接下來，我們打印 a，看看發(fā)生什么：

print (a) 

Tensor("Add:0", shape=(), dtype=int32)

圖graph只是定義了操作operations  , 如何得到a的值？

03

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執(zhí)行環(huán)境：Session

創(chuàng)建一個Session，并在這個Session中執(zhí)行上面的圖，抓取到 a 的值。

創(chuàng)建sess，并在當前的sess中執(zhí)行圖：

with tf.Session() as sess:

    print(sess.run(a))

Session對象，封裝了TF的執(zhí)行環(huán)境。大家如果開發(fā)過多線程，分布式軟件的話，對于Session的理解可能更容易些，Session尤其對于高并發(fā)環(huán)境，并行計算顯得更重要。

記住

圖graph只是定義了操作operations，但是操作operations只能在session里面執(zhí)行，但是graph和session是獨立創(chuàng)建的。

04

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Tensorboard入門

以windows下的使用Tensorboard為例，如果在Linux系統(tǒng)下，請在個別地方做出修改。

首先，必須在終端啟動tensorboard，如果采用anaconda安裝地話，在目錄Anaconda3\Scripts下有個啟動項: tensorboard.exe，這就是tensorboard的服務(wù)端。在cmd窗口，cd 到這個目錄。

然后，編寫tensorboard，代碼：

import tensorflow as tf

with tf.name_scope('input1'):

    input1 = tf.constant(3.0,name='input1')

with tf.name_scope('input2'):

    input2 = tf.constant(5.0,name='input2')

output = tf.add(input1,input2,name='add')

with tf.Session() as sess:

    output = sess.run(output)

    graph = tf.get_default_graph()

   #將日志文件寫入到目錄../log/下

    writer = tf.summary.FileWriter('log',graph)

    writer.close()

這樣在log文件夾下，增加了一個event文件，

再在終端，輸入 tensorboard.exe --logdir = 剛在生成的log文件夾的絕對路徑，回車，這樣服務(wù)端就啟動了，

接下來，啟動客戶端，即瀏覽器，輸入localhost:6006，端口是6006，選中g(shù)raphs，得到如下的可視化圖：

看完上述內(nèi)容是否對您有幫助呢？如果還想對相關(guān)知識有進一步的了解或閱讀更多相關(guān)文章，請關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝您對創(chuàng)新互聯(lián)的支持。