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tensorboard的可视化小白踩坑填坑之路

时间:2018-02-19 14:04:48      阅读:1558      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:工作   post   版本   graph   建议   info   pytho   python   idt   

技术分享图片  首先说tensorflow这个框架是真的很是强大,图像的识别,以及神经网络的构建,还有就是不得不说的可视化工具tensorboard,这个工具一般是伴随着tensorflow的安装而安装的,但是对于一个踩坑的我来说,我的tensorflow-gpu安装后居然没有tensorboard的路径以及可执行tensorboard.py的程序,这就使我很是抓狂,

  1.我跑了一个特tensorflow的程序后生成一个日志文件技术分享图片在window的cmd下执行了一下(稍后我会介绍怎么生成日志以及实现tensorboard的可视化)显示没有tensorboard程序,我通过查阅文章说tensorboard的程序是C:\Users\zhang\AppData\Local\Programs\Python\Python35\Lib\site-packages\tensorboard\main.py是main.py技术分享图片

然而呢还没有完我将生成后的网址在谷歌浏览器里打开时,tensorboard显示没有东西,提示文件里找不到数据,我想着不会吧,我明明看见有日志生成了怎么可能里面没有数据呀!后来才发现我的日志文件路径里有中文,我靠我真的想骂了,弄了半天居然是路径的问题,重点是:不要有中文路径

  生成日志的方法:其实很简单就是在你写好程序里加一个写日志的代码

with tf.Session() as sess:
    write = tf.summary.FileWriter(./hai, sess.graph)  #这是用来写日志的将这个程序执行完后的日志写入到hai里面
    #  ./hai  ‘./hai’的作用就是在当前的工作路径下生成一个hai文件夹,就将日志写到这个文件夹里面了,也可以自己找一个路径写进去例:C:\Users\zhang\AppData\Local\
    write.close()  #关闭writer

实现tensorboard的可视化:其实可以不用前面说的那个python python C:\Users\zhang\AppData\Local\Programs\Python\Python35\Lib\site-packages\tensorboard\main.py --logdir="G:\Python\python projects\tensorflow\try\shiyan" 可以直接换成tensorboard --logdir="G:\Python\python projects\tensorflow\try\shiyan,这里是使用tensorboard程序直接执行,就需要安装tensorboard程序,在window 命令窗口里执行pip install tensorboard安装完后直接在命令窗口(win+r输入cmd)用tensorboard程序了。

下面是可视化的图:技术分享图片

技术分享图片

 

附上源码可以自己试一下:

with tf.Session() as sess:
    write = tf.summary.FileWriter(./hai, sess.graph)  #这是用来写日志的将这个程序执行完后的日志写入到hai里面
    #  ./hai  ‘./hai’的作用就是在当前的工作路径下生成一个hai文件夹,就将日志写到这个文件夹里面了
    print(sess.run(x))
    write.close()  #关闭writer

若果没有安装tensorflow,首先先安装一下python,然后再自己的电脑命令窗输入:pip install tensorflow   (这是安装cpu的版本)若果你的电脑里安装的有英伟达NVIDIA的显卡的话可以安装gpu的版本,pip install tensorflow -gpu,个人建议安装gpu的版本,因为gpu比cpu计算的要快好多,就结束了,预祝各位安装成功技术分享图片

 

tensorboard的可视化小白踩坑填坑之路

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原文地址:https://www.cnblogs.com/Pikachuzj/p/8453653.html

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