tensorboard

tensorboard的使用

tensorboard是一款能将tensorflow过程可视化的有力工具。咱们将从写入和使用两个方面进行说明。

1. 首先在写入方面：

咱们要使用tensorboard，须要如今python的代码里将一行特定的代码写入，才能生成tensorboard专用的log文件，才能在tensorboard中使用。

这一行特定的代码，就是在with tf.Session as sess :中写入

的语句，而且在with语句结束后写入writer.close（）.

其中绿色字部分是存放文件的路径，你能够自行决定，好比放在E盘的code文件夹的tensorboard文件夹下，即为writer=tf.summary.FileWriter("E:/code/tensorboard",tf.get_default_graph( ) )

tf.get_default_graph() 功能：获取当前默认计算图。你也能够写成sess.graph。

1. 其次在读出log文件方面：

1.定位到log文件的存放位置

2.打开运行→cmd

3.输入如下代码，回车

（这些代码的意思是进入log文件的存放位置的上一层目录，获取log文件所在网址）

tensorboard --logdir=tensorboard --host=127.0.0.1

（--logdir= 后面为log文件所在的文件夹名称）

4.获得tensorboard文件所在网址，复制到google浏览器打开便可

复制的方法为单击鼠标右键，点击标记，框住网址，按下enter键，打开google浏览器进行粘贴便可

5.指定CPU/GPU

在tensorflow中，咱们能够指定CPU或GPU去执行指定的程序：

这样，咱们就指定了，这段代码要在gpu：2中进行，即第三块GPU上运行（由于GPU编号是从0开始的）