欢迎来到Tensorflow世界
来自:https://github.com/machinelearningmindset/TensorFlow-Course/tree/master/docs/tutorials/0-welcome
本节中的教程只是进入TensorFlow世界的一个开始。
我们使用Tensorboard来显示结果。 TensorBoard是TensorFlow提供的图形可视化工具。 使用谷歌的话说:“你将使用TensorFlow进行计算 - 就像训练一个庞大的深度神经网络一样 - 可能是复杂而混乱的。 为了更容易理解,调试和优化TensorFlow程序,我们提供了一套名为TensorBoard的可视化工具。“本教程中使用了一个简单的Tensorboard实现。
注意:
- 摘要操作,Tensorboard及其优点的详细信息超出了本教程的范围,将在更高级的教程中介绍。
准备环境
首先,我们必须导入必要的库。
from __future__ import print_function
import tensorflow as tf
import os
由于我们的目标是使用Tensorboard,我们需要一个目录来存储信息(如果用户需要,操作及其相应的输出)。 此信息由TensorFlow导出到“事件文件”。 可以将事件文件转换为可视数据,以便用户能够评估体系结构和操作。 存储这些事件文件的path
定义如下:
#保存事件文件的默认路径与此python文件的文件夹相同。
log_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) + '/logs'
os.path.dirname(os.path.abspath(__ file __))
获取当前python文件的目录名。 tf.app.flags.FLAGS
使用FLAGS
指示符指向所有已定义的标志。 从现在开始,可以使用FLAGS.flag_name
调用标志。
为方便起见,仅使用“绝对路径”是很有用的。 通过使用以下脚本,用户提示使用log_dir
目录的绝对路径。
# The user is prompted to input an absolute path.# os.path.expanduser is leveraged to transform '~' sign to the corresponding path indicator.# Example: '~/logs' equals to '/home/username/logs'if not os.path.isabs(os.path.expanduser(FLAGS.log_dir)):raise ValueError('You must assign absolute path for --log_dir')
测试
由TensorFlow定义:
# Run the sessionwith tf.Session() as sess:writer = tf.summary.FileWriter(os.path.expanduser(FLAGS.log_dir), sess.graph)print("output: ", sess.run(welcome))# Closing the writer.writer.close()sess.close()
定义tf.summary.FileWriter
将摘要写入event files
。sess.run()
的命令必须用于评估任何Tensor
否则 操作不会被执行。 最后通过使用writer.close()
,摘要编写器将被关闭。