Tensorboard可视化里面的events, graph, histogram

graph：显示整个静态图

tf.variable_scope就是用于放graph，tf.name_scope用的少了，因为w,b已经被封装了。

with tf.variable_scope('Inputs'):tf_x = tf.placeholder(tf.float32, x.shape, name='x')tf_y = tf.placeholder(tf.float32, y.shape, name='y')

histogram：显示权重的分布,也就是显示矩阵

with tf.variable_scope('Net'):l1 = tf.layers.dense(tf_x, 10, tf.nn.relu, name='hidden_layer')output = tf.layers.dense(l1, 1, name='output_layer')# add to histogram summarytf.summary.histogram('h_out', l1)tf.summary.histogram('pred', output)

evens：显示loss,也就是显示标量

loss = tf.losses.mean_squared_error(tf_y, output, scope='loss')
train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.5).minimize(loss)
tf.summary.scalar('loss', loss)     # add loss to scalar summary

这些东西需要放进一个文件里：需要建立一个问题，和建立一个放入的操作：

writer = tf.summary.FileWriter('./log', sess.graph)     # write to file
merge_op = tf.summary.merge_all()                       # operation to merge all summary

tensorflow是一个盒子，看东西必须借助一个工具，它的名字叫session.run()：

    _, result = sess.run([train_op, merge_op], {tf_x: x, tf_y: y})writer.add_summary(result, step)

去页面看图：

$ tensorboard --logdir path/to/log

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深度学习总结：Tensorboard可视化里面的events, graph, histogram

Tensorboard可视化里面的events, graph, histogram

graph：显示整个静态图

histogram：显示权重的分布,也就是显示矩阵

evens：显示loss,也就是显示标量

这些东西需要放进一个文件里：需要建立一个问题，和建立一个放入的操作：

tensorflow是一个盒子，看东西必须借助一个工具，它的名字叫session.run()：

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