tensorboard 視覺化的最詳細介紹

TensorBoard是TensorFlow下的一個視覺化的工具，能夠幫助我們在訓練大規模神經網路過程中出現的複雜且不好理解的運算。TensorBoard能展示你訓練過程中繪製的影像、網路結構等。

1.構建簡單的TensorBoard日誌輸出

import tensorflow as tf
 
input1 = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], name="input1")
 
input2 = tf.Variable(tf.random_uniform([3], name="input2"))
 
output = tf.add_n([input1, input2], name="add")
 
writer = tf.summary.FileWriter("./log", tf.get_default_graph())
 
writer.close()

本程式碼中表示：把檔案儲存把在當前目錄下的"log"資料夾下。

2.檢視TensorBoard檢視

（1）啟用程式碼執行的anaconda環境tfpy3 使用命令：activate tfpy3

進入cmd命令提示符，然後輸入activate tfpy3啟用activate tfpy3

（2）進入tensorboard日誌檔案儲存的儲存目錄

（3）輸入tensorboard --logdir=log，啟動TensorBoard

“=log” : log為tensorboard檔案所在的資料夾

（4）複製” http://LAPTOP-0B6BOTI6:6006”連結（大家的連結可能會不一樣，複製你自己的），並在google瀏覽器中開啟連結

3.在實際操作過程中可能出現的問題：No dashboards are active for the current data set

解決的方法：

• 路徑中絕對不能帶中文，全都改成英文
• 把“ tensorboard --logdir=log ” 改成 “ tensorboard --logdir “log” ”
• 在谷歌瀏覽器中開啟連結http://LAPTOP-0B6BOTI6:6006
• 注意tensorboard日誌檔案放在哪裡，最好放在當前目錄下。

參考：

詳細介紹Tensorflow中tensorboard日誌的生成和顯示
No dashboards are active for the current data set. 解決tensorboard無法啟動和顯示問題（pycharm啟動）