Python 官方文档:入门教程 => 点击学习
目录一、图1、默认图1、调用方法查看默认图属性2、.graph查看图属性代码2、自定义图(创建图)1、创建自定义图2、创建静态图3、开启会话(运行)4、查看自定义图代码二、Tenso
图:数据(张量Tenrsor)+ 操作(节点Operation) (静态)
图可以用:1、默认图;2、自定义图。
查看默认图的方式:
# 方法一:调用方法
default = tf.get_default_graph()
print('default:', default)
# 方法二:查看属性
# 查看节点属性
print('a的属性:', a.graph)
print('c的属性:', c.graph)
# 查看会话属性
print('会话sess的图属性:', sess.graph)
可以发现这些图的地址都是同一个地址,是因为它们都是默认使用了默认图。
# 查看默认图
def View_Graph():
# 方法一:调用方法
default = tf.get_default_graph()
print('default:', default)
# 方法二:查看属性
# 查看节点属性
print('a的属性:', a.graph)
print('c的属性:', c.graph)
# 查看会话属性
print('会话sess的图属性:', sess.graph)
# 1 创建自定义图
new_graph = tf.Graph()
print(new_graph)
# 2 创建静态图(张量和节点)
with new_graph.as_default():
a = tf.constant(10)
b = tf.constant(20)
c = a + b
print(c)
# 3 开启对话(运行)
with tf.Session(graph=new_graph) as sess:
print('c=', sess.run(c))
# 4 查看自定义图
View_Graph(a, b, c, sess)
# 查看图
def View_Graph(a, b, c, sess):
# 方法一:调用方法
default = tf.get_default_graph()
print('default:', default)
# 方法二:查看属性
# 查看节点属性
print('a的属性:', a.graph)
print('c的属性:', c.graph)
# 查看会话属性
print('会话sess的图属性:', sess.graph)
# 自定义图
def Create_myGraph():
# 1 创建自定义图
new_graph = tf.Graph()
print(new_graph)
# 2 创建静态图(张量和节点)
with new_graph.as_default():
a = tf.constant(10)
b = tf.constant(20)
c = a + b
print(c)
# 3 开启对话(运行)
with tf.Session(graph=new_graph) as sess:
print('c=', sess.run(c))
# 4 查看自定义图
View_Graph(a, b, c, sess)
tf.summary.FileWriter(path, graph=)
# 可视化
tf.summary.FileWriter("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\summary", graph=sess.graph) #path 图
在cmd中操作:
cd C://Users//Administrator//Desktop
tensorboard --logdir=summary
Http://localhost:6006/(cmd中给的网址)
得到可视化结果:
import Tensorflow as tf
# 创建TensorFlow框架
def Create_Tensorflow():
# 图(静态)
a = tf.constant(2) # 数据1(张量)
b = tf.constant(6) # 数据2(张量)
c = a + b # 操作(节点)
# 会话(执行)
with tf.Session() as sess:
print('c=', sess.run(c))
# 可视化
tf.summary.FileWriter("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\summary", graph=sess.graph)
# 查看默认图
View_Graph(a, b, c, sess)
# 查看图
def View_Graph(a, b, c, sess):
# 方法一:调用方法
default = tf.get_default_graph()
print('default:', default)
# 方法二:查看属性
# 查看节点属性
print('a的属性:', a.graph)
print('c的属性:', c.graph)
# 查看会话属性
print('会话sess的图属性:', sess.graph)
# 自定义图
def Create_myGraph():
# 1 创建自定义图
new_graph = tf.Graph()
print(new_graph)
# 2 创建静态图(张量和节点)
with new_graph.as_default():
a = tf.constant(10)
b = tf.constant(20)
c = a + b
print(c)
# 3 开启对话(运行)
with tf.Session(graph=new_graph) as sess:
print('c=', sess.run(c))
# 4 查看自定义图
View_Graph(a, b, c, sess)
if __name__ == '__main__':
# 创建TensorFlow框架
Create_Tensorflow()
# 创建自定义图
Create_myGraph()
以上就是TensorFlow可视化工具TensorBoard默认图与自定义图 的详细内容,更多关于TensorFlow可视化TensorBoard工具的资料请关注编程网其它相关文章!
--结束END--
本文标题: TensorFlow可视化工具TensorBoard默认图与自定义图
本文链接: https://lsjlt.com/news/154610.html(转载时请注明来源链接)
有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com QQ/279061341
2024-03-01
2024-03-01
2024-03-01
2024-02-29
2024-02-29
2024-02-29
2024-02-29
2024-02-29
2024-02-29
2024-02-29
回答
回答
回答
回答
回答
回答
回答
回答
回答
回答
0