新的算法理論不斷涌現(xiàn)的同時(shí)，各種深度學(xué)習(xí)框架也不斷出現(xiàn)在人們視野，比如Torch，Caffe等等。TensorFlow是Google開(kāi)發(fā)的第二代機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，于2015年底開(kāi)源，成為了新一代流行的機(jī)器學(xué)習(xí)的算法框架。這一章節(jié)我們將介紹如何使用tensorboard來(lái)可視化tensorflow構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行過(guò)程。
tensorboard

import tensorflow as tf with tf.name_scope('graph') as scope: matrix1 = tf.constant([[3., 3.]],name ='matrix1') #1 row by 2 column matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]],name ='matrix2') # 2 row by 1 column product = tf.matmul(matrix1, matrix2,name='product') sess = tf.Session() writer = tf.summary.FileWriter("logs", sess.graph) init = tf.global_variables_initializer() sess.run(init)

之后在Anaconda Prompt中激活tensorflow,輸入tensorboard –logdir =E:\tensorflow\logs

打開(kāi)谷歌瀏覽器輸入其中提示的地址，如：http://DESKTOP-1J9NFTH:6006
發(fā)現(xiàn)出現(xiàn)了下面的情況。

可以發(fā)現(xiàn)，找不到graph，通過(guò)查找資料，發(fā)現(xiàn)是路徑的原因。我們必須給logdir一個(gè)明確的路徑定義。
所以

writer = tf.summary.FileWriter("logs", sess.graph)

中將其修改為：

writer = tf.summary.FileWriter("D://logs", sess.graph)

啟動(dòng)tensorboard：

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