目錄

一、圖

1、默認圖

1、調用方法查看默認圖屬性

2、.graph查看圖屬性

代碼

2、自定義圖（創建圖）

1、創建自定義圖

2、創建靜態圖

3、開啟會話（運行）

4、查看自定義圖

代碼

二、TensorBoard可視化

1、可視化處理

2、?打開TensorBoard

1、先移到文件夾的前面

2、 打開TensorBoard（從文件中獲取數據）

3、打開給定的網址

總代碼

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一、圖

圖：數據（張量Tenrsor）+ 操作（節點Operation）? ? ? ? ?（靜態）

圖可以用：1、默認圖；2、自定義圖。

1、默認圖

查看默認圖的方式：

1、調用方法：tf.get_default_graph()

2、查看屬性：.graph

1、調用方法查看默認圖屬性

# 方法一：調用方法default = tf.get_default_graph()print('default:', default)

2、.graph查看圖屬性

# 方法二：查看屬性# 查看節點屬性print('a的屬性：', a.graph)print('c的屬性：', c.graph)# 查看會話屬性print('會話sess的圖屬性：', sess.graph)

可以發現這些圖的地址都是同一個地址，是因為它們都是默認使用了默認圖。

代碼

# 查看默認圖
def View_Graph():# 方法一：調用方法default = tf.get_default_graph()print('default:', default)# 方法二：查看屬性# 查看節點屬性print('a的屬性：', a.graph)print('c的屬性：', c.graph)# 查看會話屬性print('會話sess的圖屬性：', sess.graph)

2、自定義圖（創建圖）

1、創建自定義圖

# 1 創建自定義圖new_graph = tf.Graph()print(new_graph)

2、創建靜態圖

 # 2 創建靜態圖（張量和節點）with new_graph.as_default():a = tf.constant(10)b = tf.constant(20)c = a + bprint(c)

3、開啟會話（運行）

# 3 開啟對話（運行）with tf.Session(graph=new_graph) as sess:print('c=', sess.run(c))

4、查看自定義圖

# 4 查看自定義圖View_Graph(a, b, c, sess)

# 查看圖
def View_Graph(a, b, c, sess):# 方法一：調用方法default = tf.get_default_graph()print('default:', default)# 方法二：查看屬性# 查看節點屬性print('a的屬性：', a.graph)print('c的屬性：', c.graph)# 查看會話屬性print('會話sess的圖屬性：', sess.graph)

代碼

# 自定義圖
def Create_myGraph():# 1 創建自定義圖new_graph = tf.Graph()print(new_graph)# 2 創建靜態圖（張量和節點）with new_graph.as_default():a = tf.constant(10)b = tf.constant(20)c = a + bprint(c)# 3 開啟對話（運行）with tf.Session(graph=new_graph) as sess:print('c=', sess.run(c))# 4 查看自定義圖View_Graph(a, b, c, sess)

二、TensorBoard可視化

1、可視化處理

?tf.summary.FileWriter(path, graph=)

# 可視化tf.summary.FileWriter("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\summary", graph=sess.graph)            #path                                            圖

2、?打開TensorBoard

在cmd中操作：

1、先移到文件夾的前面

cd C://Users//Administrator//Desktop

2、 打開TensorBoard（從文件中獲取數據）

tensorboard --logdir=summary

3、打開給定的網址

http://localhost:6006/（cmd中給的網址）

得到可視化結果：

?

總代碼

import tensorflow as tf# 創建TensorFlow框架
def Create_Tensorflow():# 圖（靜態）a = tf.constant(2)  # 數據1（張量）b = tf.constant(6)  # 數據2（張量）c = a + b  # 操作（節點）# 會話（執行）with tf.Session() as sess:print('c=', sess.run(c))# 可視化tf.summary.FileWriter("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\summary", graph=sess.graph)# 查看默認圖View_Graph(a, b, c, sess)# 查看圖
def View_Graph(a, b, c, sess):# 方法一：調用方法default = tf.get_default_graph()print('default:', default)# 方法二：查看屬性# 查看節點屬性print('a的屬性：', a.graph)print('c的屬性：', c.graph)# 查看會話屬性print('會話sess的圖屬性：', sess.graph)# 自定義圖
def Create_myGraph():# 1 創建自定義圖new_graph = tf.Graph()print(new_graph)# 2 創建靜態圖（張量和節點）with new_graph.as_default():a = tf.constant(10)b = tf.constant(20)c = a + bprint(c)# 3 開啟對話（運行）with tf.Session(graph=new_graph) as sess:print('c=', sess.run(c))# 4 查看自定義圖View_Graph(a, b, c, sess)if __name__ == '__main__':# 創建TensorFlow框架Create_Tensorflow()# 創建自定義圖Create_myGraph()

總結

以上是生活随笔為你收集整理的TensorFlow（2）图（默认图与自定义图） TensorBoard可视化的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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