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怎么实现TensorBoard计算图的可视化

发表于：2025-11-17 作者：千家信息网编辑

千家信息网最后更新 2025年11月17日，这篇文章主要介绍"怎么实现TensorBoard计算图的可视化"，在日常操作中，相信很多人在怎么实现TensorBoard计算图的可视化问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希

千家信息网最后更新 2025年11月17日怎么实现TensorBoard计算图的可视化

这篇文章主要介绍"怎么实现TensorBoard计算图的可视化"，在日常操作中，相信很多人在怎么实现TensorBoard计算图的可视化问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答"怎么实现TensorBoard计算图的可视化"的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

简介

tensorflow 配套的可视化工具, 将你的计算图画出来.

当训练一个巨大的网络的时候, 计算图既复杂又令人困惑. TensorBoard 提供了一系列的组件, 可以看到 learning rate 的变化, 看到 objective function 的变化.

tfboard 读取 tf 运行时你记下的 events files, 来进行可视化. 这些 events files 包含了你记下的 summary data, 它是 protobuffer 格式, 并非文本文件.

推荐使用 Estimator 风格.

类与方法

在 tf.estimator 框架下, 可以直接用 tf.summary.scalar() 这样的方法, 不必显式地创建writer并调用writer.add_summary()

tensorflow.python.summary.writer.writer.FileWriter(SummaryToEventTransformer)

类.

__init__(self, logdir, graph=None,...)

构造函数, Creates a FileWriter and an event file.

tensorflow.python.summary.summary

模块.

scalar(name, tensor, ..） Outputs a Summary protocol buffer containing a single scalar value.

histogram(name, values, collections=None, family=None) Adding a histogram summary makes it possible to visualize your data's distribution in TensorBoard.

image

作图, 对于grap-scale 图来讲, 0表示全黑, 255表示全白.

api, image(name, tensor, max_outputs=3, collections=None, family=None) Outputs a Summary protocol buffer with images. images are built from tensor which must be 4-D with shape [batch_size, height, width, channels] and where channels can be:

1.1-tensor is interpreted as Grayscale.

2.3-tensor is interpreted as RGB.

3.4-tensor is interpreted as RGBA.

tensor为float: 此时, tf会内部作正规化处理, 转换到[0,255](解析 tf_events 即可验证), float通常对应于 softm 之后的概率, 值域为[0,1].

tensor为uint8, 保持不变, tf 不作任何内部转换.

attention 可视化, attention 的权重会作 soft-max 处理, 通常img显示的效果是, 一行看下来有深有浅, 颜色越白weight越大. 但有时后tf内部正规化不符合预期, 出现一行全白的情况, 稳妥起见自己转unit类型.

打开web页面

在命令行中敲tensorboard --logdir=D:\tf_models\iris, 根据提示打开URL即可.

比如我的为http://yichu-amd:6006/.

效果截图

图3-1 logdir中的文件

图3-2 炫酷的可视化效果