tensorboard

tensorboard的使用

tensorboard是一款能將tensorflow過程可視化的有力工具。咱們將從寫入和使用兩個方面進行說明。

1. 首先在寫入方面：

咱們要使用tensorboard，須要如今python的代碼裏將一行特定的代碼寫入，才能生成tensorboard專用的log文件，才能在tensorboard中使用。

這一行特定的代碼，就是在with tf.Session as sess :中寫入

的語句，而且在with語句結束後寫入writer.close（）.

其中綠色字部分是存放文件的路徑，你能夠自行決定，好比放在E盤的code文件夾的tensorboard文件夾下，即爲writer=tf.summary.FileWriter("E:/code/tensorboard",tf.get_default_graph( ) )

tf.get_default_graph() 功能：獲取當前默認計算圖。你也能夠寫成sess.graph。

1. 其次在讀出log文件方面：

1.定位到log文件的存放位置

2.打開運行→cmd

3.輸入如下代碼，回車

（這些代碼的意思是進入log文件的存放位置的上一層目錄，獲取log文件所在網址）

tensorboard --logdir=tensorboard --host=127.0.0.1

（--logdir= 後面爲log文件所在的文件夾名稱）

4.獲得tensorboard文件所在網址，複製到google瀏覽器打開便可

複製的方法爲單擊鼠標右鍵，點擊標記，框住網址，按下enter鍵，打開google瀏覽器進行粘貼便可

5.指定CPU/GPU

在tensorflow中，咱們能夠指定CPU或GPU去執行指定的程序：

這樣，咱們就指定了，這段代碼要在gpu：2中進行，即第三塊GPU上運行（由於GPU編號是從0開始的）