TF学习——TF之Tensorboard：Tensorflow之Tensorboard可视化简介、入门、使用方法之详细攻略

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TensorBoard 是 TensorFlow 上一个非常酷的功能，我们都知道神经网络很多时候就像是个黑盒子，里面到底是什么样，是什么样的结构，是怎么训练的，可能很难搞清楚。而 TensorBoard 的作用就是可以把复杂的神经网络训练过程给可视化，可以更好地理解，调试并优化程序。

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Tensorboard使用方法

1、首先生成logs文件夹及其文件

#采用tensorboard对model进行可视化：dos内输入 $ tensorboard --logdir= logs
merged = tf.summary.merge_all()
writer = tf.summary.FileWriter("logs", sess.graph)
sess.run(tf.global_variables_initializer())

2、网页端打开

执行的命令：tensorboard --logdir=logs
打开的网页：http://laptop-tvio85p6:6006/#scalars 或者 http:/127.0.0.1:6006 或者 http://localhost:6006

TF：TF之Tensorboard实践：将神经网络Tensorboard形式得到events.out.tfevents文件+dos内运行该文件本地服务器输出到网页可视化
TF：Tensorboard之SCALARS、GRAPHS、DISTRIBUTIONS、HISTOGRAMS

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