学习目标：

TensorFlow由谷歌开源的机器学习框架，其对常见机器学习算法的包装性好，“开箱即用”，让开发者能够轻松地构建和部署各类机器学习模型，并可直接用于生产系统。TensorBoard是TensorFlow配套的一个可视化工具，它可以用来展示网络图、指标变化、参数分布情况等。特别是在训练网络的时候，我们可以设置不同的参数（比如：权重、偏置、卷积层数、全连接层数等），使用TensorBoard可以很直观的帮我们进行参数的选择。它通过运行一个本地服务器，监听6006端口。在浏览器发出请求时，分析训练时记录的数据，绘制训练过程中的图像。本文将进行一个简单的使用演示。搭建一个全连接层的机器学习模型，来预测图片的分类。本次演示的数据集采用Fashion-MNIST，Fashion-MNIST包含了10个类别的图像，分别是：t-shirt（T恤），trouser（牛仔裤），pullover（套衫），dress（裙子），coat（外套），sandal（凉鞋），shirt（衬衫），sneaker（运动鞋），bag（包），ankle boot（短靴）。

了解TensorFlow 2 模型构建方法，掌握keras。同时结合tensorboard图像化展示，进而进行模型的调优等。

模型目标：预测图片分类

预测任务：
预测像素点为（28,28）的灰度照片的分类。
数据集为 tf.keras.datasets.fashion_mnist的分类数据

学习内容1：构建模型

构建方法：采用keras中的layer，一层层堆叠，然后compile
代码：

import tensorflow as tffashion_mnist = tf.keras.datasets.fashion_mnist
(train_images,train_labels),(test_images,test_labels) = fashion_mnist.load_data()print('训练数据的输入特征维度是:',train_images.shape)
print('训练数据的标签维度是:',train_labels.shape)
print('测试数据的输入特征维度是:',test_images.shape)
print('测试数据的标签维度是:',test_labels.shape)class_names = ['T_shirt(T恤)','Trouser(裤子)','Pullover(套衫)','Dress(裙子)','Coat(外套)','Sandal(凉鞋)','Shirt(汗衫)','Sneaker(运动鞋)','Bag(包)','Ankle_boot(踝靴)']import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10,10))
i = 0
for (image,label) in zip(test_images,test_labels):# image = image.reshape((28,28))plt.subplot(5,5,i+1)plt.xticks([])plt.yticks([])plt.grid(False)plt.imshow(image,cmap=plt.cm.binary)plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falseplt.xlabel(class_names[label])i+=1if i==25:break
plt.show()input_xs = tf.keras.Input(shape=(28,28))
flat = tf.keras.layers.Flatten()(input_xs)dense_1 = tf.keras.layers.Dense(256,activation='relu',name='dense_1')(flat)
dense_2 = tf.keras.layers.Dense(128,activation='relu',name='dense_2')(dense_1)
dense_3 = tf.keras.layers.Dense(512,activation='relu',name='dense_3')(dense_2)
logits = tf.keras.layers.Dense(10,activation='softmax',name='predict')(dense_3)model = tf.keras.Model(inputs = input_xs,outputs=logits)
model.compile(optimizer='adam',loss='sparse_categorical_crossentropy',metrics=['accuracy','mse'])
print(model.summary())
tf.keras.utils.plot_model(model)
tensorboard = tf.keras.callbacks.TensorBoard(histogram_freq=1)
model.fit(x=train_images,y=train_labels,epochs=500,batch_size=128,callbacks=[tensorboard])
score = model.evaluate(x=test_images,y=test_labels)
print('last loss is :' + str(score[0]))
print('last accuracy is :' + str(score[1]))
print('last mse is :' + str(score[2]))

运行结果：

可以看到采用3层全连接层，最终的准确度达到88.32%

tensorboard图像展示：

根据上述的内容，产生的tensorboard如下：
模型可以看到了3个全连接层。

损失函数随着迭代次数的减小情况：

准确度：

对比CNN模型：

CNN模型构建如下：

import tensorflow as tffashion_mnist = tf.keras.datasets.fashion_mnist
(train_images,train_labels),(test_images,test_labels) = fashion_mnist.load_data()print('训练数据的输入特征维度是:',train_images.shape)
print('训练数据的标签维度是:',train_labels.shape)
print('测试数据的输入特征维度是:',test_images.shape)
print('测试数据的标签维度是:',test_labels.shape)class_names = ['T_shirt(T恤)','Trouser(裤子)','Pullover(套衫)','Dress(裙子)','Coat(外套)','Sandal(凉鞋)','Shirt(汗衫)','Sneaker(运动鞋)','Bag(包)','Ankle_boot(踝靴)']train_images = tf.expand_dims(train_images,axis=3)
test_images = tf.expand_dims(test_images,axis=3)
print('修正后训练数据的输入特征维度是:',train_images.shape)
print('修正后测试数据的输入特征维度是:',test_images.shape)input_xs = tf.keras.Input(shape=(28,28,1))
cov1 = tf.keras.layers.Conv2D(32,kernel_size=(3,3),activation='relu',padding='SAME')(input_xs)
pool1 = tf.keras.layers.MaxPool2D(strides=[2,2])(cov1)
norm1 = tf.keras.layers.BatchNormalization()(pool1)cov2 = tf.keras.layers.Conv2D(64,kernel_size=(3,3),activation='relu',padding='SAME')(norm1)
pool2 = tf.keras.layers.MaxPool2D(strides=[2,2])(cov2)
norm2 = tf.keras.layers.BatchNormalization()(pool2)cov3 = tf.keras.layers.Conv2D(128,kernel_size=(3,3),activation='relu',padding='SAME')(norm2)
pool3 = tf.keras.layers.MaxPool2D(strides=[2,2])(cov3)
norm3 = tf.keras.layers.BatchNormalization()(pool3)flatten = tf.keras.layers.Flatten()(norm3)
dense_1 = tf.keras.layers.Dense(32,activation='relu',name='dense_1')(flatten)
dense_2 = tf.keras.layers.Dropout(rate=0.2)(dense_1)
dense_2 = tf.keras.layers.Dense(64,activation='relu',name='dense_2')(dense_1)
dense_2 = tf.keras.layers.Dropout(rate=0.5)(dense_2)
logits = tf.keras.layers.Dense(10,activation='softmax',name='predict')(dense_2)model = tf.keras.Model(inputs = input_xs,outputs=logits)
model.compile(optimizer='adam',loss='sparse_categorical_crossentropy',metrics=['accuracy','mse'])
print(model.summary())
tf.keras.utils.plot_model(model)tensorboard = tf.keras.callbacks.TensorBoard(histogram_freq=1)model.fit(x=train_images,y=train_labels,epochs=50,batch_size=256,verbose=2,callbacks=[tensorboard])
score = model.evaluate(x=test_images,y=test_labels)
print('last loss is :' + str(score[0]))
print('last accuracy is :' + str(score[1]))
print('last mse is :' + str(score[2]))

tensorboard图像展示：

根据上述的内容，产生的tensorboard如下：

模型可以看到了3个卷积层和2个全连接层。

运行结果如下：
损失函数随着迭代次数的减小情况：

精确度：

准确率达到91.53%。

从tensorboard的显示的趋势走向来看，模型是有效的，包括学习率的选取等。
而且，CNN比传统的全连接神经网络的准确度高3%。简直是一次重大的突破。

作为对比，我们训练一个异常模型，也就是某些参数设置不合理，导致模型无法收敛的。对比看模型参数的变化。

我们可以看到模型失效时，accuracy的精度在随机跳动，不收敛，模型参数也没有得到有效的更新。
本文只是简单的演示TensorBoard的使用方法，大概介绍其原理和初步印象，如果要深入研究，还有很多可以研究的点，总之，有了TensorBoard可以帮我更加直观的看清模型结构，判断模型训练参数是否有效，并进行可视化展示。

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