180512 tensorboard高维数据可视化

Tensoflow实战Google深度学习框架-第2版-第11章 tensorboard可视化

from tensorflow.contrib.tensorboard.plugins import projectordef visualisation(final_result):# 【定义变量】定义新的变量来保存最终的数据层向量的结果，用final_result初始化变量y的值y = tf.Variable(final_result, name = TENSOR_NAME)summary_writer# 【定义总结】summary_writer = tf.summary.FileWriter(LOG_DIR)# 【创建配置】通过projector.ProjectorConfig()类来帮助生成日志文件config = projector.ProjectorConfig()# 【添加嵌套】增加一个需要可视化的embedding的结果embedding = config.embeddings.add()# 【添加名称】指定这个embedding结果对应的Tensorflow变量名称embedding.tensor_name = y.name# 【指定文件】指定每个数据的正确标数据文件，可选，没有则无标签# Specify where you find the metadataembedding.metadata_path = META_FIEL# 【指定图片】指定sprite图像，可选，没有则没一个点就是一个小圆点，没有具体的图片，# single_image_dim指定单张图片大小，这将保证用于从sprite图像中截取争取的原始图片# Specify where you find the sprite (we will create this later)embedding.sprite.image_path = SPRITE_FILEembedding.sprite.single_image_dim.extend([28,28])# 【写入日志】将PROJECTOR所需要带的内容写入日志文件# Say that you want to visualise the embeddingsprojector.visualize_embeddings(summary_writer, config)#【生成会话，初始化】sess = tf.InteractiveSession()sess.run(tf.global_variables_initializer())#【将日志写入文件】saver = tf.train.Saver()saver.save(sess, os.path.join(LOG_DIR, "model"), TRAINING_STEPS)summary_writer.close()

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