tensorboard使用详解

重点：

1、tf.namescope()、 tf.summary.FileWriter('logs/',ss.graph)
2、参数名、op都可以定义新的名称，如下A、B、C
3、启动tensorboard：tensorboard --logdir=C:\Users\vip_g\logs
4、用Google浏览器打开生成的http地址

一、简单代码

import tensorflow as tf

#定义命名空间
with tf.name_scope('input'):
  #fetch：就是同时运行多个op的意思
  input1 = tf.constant(3.0,name='A')#定义名称，会在tensorboard中代替显示
  input2 = tf.constant(4.0,name='B')
  input3 = tf.constant(5.0,name='C')
with tf.name_scope('op'):
  #加法
  add = tf.add(input2,input3)
  #乘法
  mul = tf.multiply(input1,add)
with tf.Session() as ss:
  #默认在当前py目录下的logs文件夹，没有会自己创建
  wirter = tf.summary.FileWriter('logs/',ss.graph)
  result = ss.run([mul,add])
  print(result)

执行代码后，找到py文件目录下找logs目录：
可以看到有一个：events.out.tfevents.前缀的文件

二、启动tensorboard：

打开终端，注意使用打开终端的方式：

1、系统自带的终端，cmd

2、名称为：Anaconda Prompt的终端

选择用哪种终端打开，根据当时安装tensorflow时用的那种终端安装的，我使用的是Anaconda Prompt终端安装的tensorflow，因此用它来打开。

我使用系统的cmd终端，输入命令提示报错

命令：

tensorboard --logdir=C:\Users\vip_g\logs

C:\Users\vip_g\logs这个路径可以任意定义的

clipboard.png

使用Anaconda Prompt的终端，输入命令：tensorboard --logdir=C:\Users\vip_g\logs，表示运行成功，并且提供一个http地址，这个地址一般是不会改变的，在浏览器中输入提示的http地址，注意要用Google、火狐浏览器，其他的浏览器像360等是打不开的。

clipboard02.png

图中的输入就变成了定义好的名称：

2018-03-06_214444.png

3、如果logs在d盘，怎么做呢？

先要将盘符指向d盘，d：回车，再执行命令，不然也执行不了。其他盘类似操作。

4、要重新编译代码、更新图怎么做？

1）要去logs目录下把文件删除
2）运行代码
3）重新执行启动tensorboard命令
4）刷新tensorboard界面

5、如果更新后，发现tensorboard的计算图比较乱，怎么办？

是因为在内存中还存在以前的数据，清理掉就好了。
1）去logs目录下把文件删除
2）jupyter-->kernel-->restart&run all
3）重新执行启动tensorboard命令
4）刷新tensorboard界面