这几天在看面向机器智能的tensorflow实践这本教材,在第三章的最后有一个实例,我照着敲了代码看看结果,由于书本中用的是低版本的tensdoflow所以有些代码进行了修改,修改过程中踩了一些坑,最后还是调试出来了。
import tensorflow as tf graph = tf.Graph() # 显式创建一个Graph对象 with graph.as_default(): with tf.name_scope("variables"): # 追踪数据流程图运行次数的Variables对象 global_step = tf.Variable(0, dtype=tf.int32, trainable=False, name="global_step") # 追踪所有输出随时间的累加和的Variables对象 total_output = tf.Variable(0.0, dtype=tf.float32, trainable=False, name="total_output") # 主要变换的OP with tf.name_scope("transformation"): # 独立的输入层 with tf.name_scope("input"): # 创建可接收一个向量的占位符 a = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None], name="input_placeholder_a") # 独立的中间层 with tf.name_scope("intermediate_layer"): b = tf.reduce_prod(a, name="product_b") c = tf.reduce_sum(a, name="sum_c") # 独立的输出层 with tf.name_scope("output"): output = tf.add(b, c, name="output") with tf.name_scope("update"): # 用最新的输出更新Variable对象total_output update_total = total_output.assign_add(output) # 将前面的Variable对象global_step增1,只要数据流程图运行,该操作便需要进行 increment_step = global_step.assign_add(1) # 汇总OP with tf.name_scope("summaries"): avg = tf.div(update_total, tf.cast(increment_step, tf.float32), name="average") # 为输出节点创建汇总数据 tf.summary.scalar('output_summary', output) tf.summary.scalar('total_summary', update_total) tf.summary.scalar('average_summary', avg) # 全局Variable对象和OP with tf.name_scope("global_ops"): # 初始化OP init = tf.global_variables_initializer() # 已修改为最新函数 # 将所有汇总数据合并到一个OP中 merged_summaries = tf.summary.merge_all() # 用明确创建的Graph对象启动一个会话 sess = tf.Session(graph=graph) # 开启一个Summary.FileWriter对象,保存汇总数据 writer = tf.summary.FileWriter('tmp1', sess.graph) # 初始化Variable对象 sess.run(init) def run_graph(input_tensor): """ 辅助函数;用给定的输入张量运行数据流程图, 并保存汇总数据 :param input_tensor: :return: """ feed_dict = {a: input_tensor} _, step, summary = sess.run([output, increment_step, merged_summaries], feed_dict=feed_dict) writer.add_summary(summary, global_step=step) # 用不同的输入运行该数据流程图 run_graph([2, 8]) run_graph([3, 1, 3, 3]) run_graph([8]) run_graph([1, 2, 3]) run_graph([11, 4]) run_graph([4, 1]) run_graph([7, 3, 1]) run_graph([6, 3]) run_graph([0, 2]) run_graph([4, 5, 6]) # 将汇总数据写入磁盘 writer.flush() # 关闭writer对象 writer.close() # 关闭Session对象 sess.close()
运行完成后通过指令打开tensorboard,如图:
提示:summary界面默认不显示summary图(你可以看到summary最右边标了个3,代表有三张图),点击summary就能看到了(开始我以为自己代码有问题,半天没找到,原来需要点击下)。