68. 使用Tensorboard显示数据流图

计算图原理：

计算图原理

• jupyterh中计算图源码：

# tf的可视化工具，写日志，两者运行不同的进程里
import tensorflow as tf

# 清除默认图和不断生成的节点
tf.reset_default_graph()

logdir = 'log/'

input1 = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], name = 'input1')
# 产生随机数
input2 = tf.Variable(tf.random_uniform([3]), name = 'input2')
output = tf.add_n([input1, input2], name = 'add')

# 生成一个写日志的writer 并将当前的tf计算图写入日志
writer = tf.summary.FileWriter(logdir, tf.get_default_graph())
writer.close()

print('END!')

当前目中log文件夹中产生日志文件：event***.local：

image.png

• 如使用tensorboard时遇到“ValueError: Duplicate plugins for name projector”的错误
  原因：mac环境的终端与jupyter下均安装了tensorboard，重复安装
  解决方法：从conda进入terminal-> pip uninstall tensorboard

• 之后从anaconda启动terminal窗口，配置tensorboard数据流图的显示地址：
  运行tensorboard --logdir ./log/ --host localhost显示的文件为log下的日志文件，显示地址默认为localhost:6006，运行如下：
  

  image.png

• 浏览器显示数据流图如下:

  
  image.png
  

  若端口被占用则自动更新端口，如6007。

tensorBoard的API为：

tensorboard.png