使用tensorflow自带的tensorboard实现数据结果的可视化

使用tensorflow自带的tensorboard实现数据结果的可视化

程序源码地址：https://github.com/tensorflow/tensorflow

数据来源 http://yann.lecun.com/exdb/mnist

介绍：

TensorBoard是一个可视化工具，能够有效地展示Tensorflow在运行过程中的计算图、各种指标随着时间的变化趋势以及训练中使用到的数据信息。可以查看TensorBoard Github ReadMe 详细阅读适应方法。

这里通过修改full_connect_feed.py的155行summary FileWriter函数实现将数据结果保存在自己需要的文件夹下。

tf.summary.FileWriter("E://TensorBoard//test",sess.graph)

最后运行完程序后，图结构将以日志文件的形式保存到给定的路径下。

然后在命令行启动Tensorboard。

tensorboard --logdir=E://TensorBoard//test

Tensorboard作为本地的一个服务已经启动，端口号是6006，我们只需要在浏览器下输入127.0.0.1:6006或者http://主机名:6006就可以进入TensorBoard，127.0.0.1是本地的环回地址。下图是Tensorboard的界面，网络结构是基本的BP神经网络，这里就不给出图结构了。

参考资料：1.Tensorboard使用 https://blog.****.net/qq_33297776/article/details/79339684

2.高扬，卫峥，百话深度学习与Tensorflow，[M],Chapter 5, page 86-93