【三】tensorboard安装、使用教学以及遇到的问题
【三】tensorboard安装、使用教学以及遇到的问题
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trick1---实现tensorflow和pytorch迁移环境教学
1.tensorflow 深度学习
书本链接：https://download.csdn.net/download/sinat_39620217/16491144
对应码源以及学习资料链接：https://gitee.com/dingding962285595/tensorflow_-rl 欢迎关注一键三连哦！
2.tensorboard安装
TensorBoard是一个可视化工具，能展示你训练过程中绘制的图像、网络结构等。设置不同的参数（比如：权重W、偏置B、卷积层数、全连接层数等），使用TensorBoader可以很直观的帮我们进行参数的选择。
在anacondaprompt环境下安装tensorboard，分为两步：
conda activate tensorflow
pip install tensorboard -i 镜像源这里镜像源可以参考我【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学 中的。
3.tensorboard使用教学
下面开始小试牛刀,测试demo
import tensorflow as tf
import numpy as np
#输入数据
x_data = np.linspace(-1,1,300)[:, np.newaxis]
noise = np.random.normal(0,0.05, x_data.shape)
y_data = np.square(x_data)-0.5+noise
#输入层
with tf.name_scope('input_layer'): #输入层。将这两个变量放到input_layer作用域下，tensorboard会把他们放在一个图形里面
xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1], name = 'x_input') # xs起名x_input，会在图形上显示
ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1], name = 'y_input') # ys起名y_input，会在图形上显示
#隐层
with tf.name_scope('hidden_layer'): #隐层。将隐层权重、偏置、净输入放在一起
with tf.name_scope('weight'): #权重
W1 = tf.Variable(tf.random_normal([1,10]))
tf.summary.histogram('hidden_layer/weight', W1)
with tf.name_scope('bias'): #偏置
b1 = tf.Variable(tf.zeros([1,10])+0.1)
tf.summary.histogram('hidden_layer/bias', b1)
with tf.name_scope('Wx_plus_b'): #净输入
Wx_plus_b1 = tf.matmul(xs,W1) + b1
tf.summary.histogram('hidden_layer/Wx_plus_b',Wx_plus_b1)
output1 = tf.nn.relu(Wx_plus_b1)
#输出层
with tf.name_scope('output_layer'): #输出层。将输出层权重、偏置、净输入放在一起
with tf.name_scope('weight'): #权重
W2 = tf.Variable(tf.random_normal([10,1]))
tf.summary.histogram('output_layer/weight', W2)
with tf.name_scope('bias'): #偏置
b2 = tf.Variable(tf.zeros([1,1])+0.1)
tf.summary.histogram('output_layer/bias', b2)
with tf.name_scope('Wx_plus_b'): #净输入
Wx_plus_b2 = tf.matmul(output1,W2) + b2
tf.summary.histogram('output_layer/Wx_plus_b',Wx_plus_b2)
output2 = Wx_plus_b2
#损失
with tf.name_scope('loss'): #损失
loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(ys-output2),reduction_indices=[1]))
tf.summary.scalar('loss',loss)
with tf.name_scope('train'): #训练过程
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss)
#初始化
init = tf.global_variables_initializer()
sess = tf.Session()
sess.run(init)
merged = tf.summary.merge_all() #将图形、训练过程等数据合并在一起
writer = tf.summary.FileWriter('logs',sess.graph) #将训练日志写入到logs文件夹下
#训练
for i in range(1000):
sess.run(train_step,feed_dict={xs:x_data,ys:y_data})
if(i%50==0): #每50次写一次日志
result = sess.run(merged,feed_dict={xs:x_data,ys:y_data}) #计算需要写入的日志数据
writer.add_summary(result,i) #将日志数据写入文件
其中:writer = tf.summary.FileWriter('logs',sess.graph) #将训练日志写入到logs文件夹下 小trick
打开对应目录的命令程序
tensorboard --logdir=logs
或者：.打开对应路径：比如进入D盘 d：就可以不用cd，.进入d盘路径后，再cd D:\work_place，.复制地址 http://localhost:6006/到浏览器
- 编译执行，会生成log文件
- 找到log文件（在xxx文件夹下，打开cmd）
- tensorboard --logdir=logs ->其中logs为保存log文件的文件夹
重要提示：请不要用中文命名目录，中文目录中看不到任何图形。 得到结果：
4.tensorboard常用语法--summary
tf.summary有诸多函数：
1、tf.summary.scalar
用来显示标量信息，其格式为：
tf.summary.scalar(tags, values, collections=None, name=None)例如：tf.summary.scalar('mean', mean)，一般在画loss,accuary时会用到这个函数。
2、tf.summary.histogram
用来显示直方图信息，其格式为：
tf.summary.histogram(tags, values, collections=None, name=None) 例如： tf.summary.histogram('histogram', var)，一般用来显示训练过程中变量的分布情况
3、tf.summary.merge_all
merge_all 可以将所有summary全部保存到磁盘，以便tensorboard显示。如果没有特殊要求，一般用这一句就可一显示训练时的各种信息了。
格式：tf.summaries.merge_all(key='summaries')
4、tf.summary.FileWriter
指定一个文件用来保存图。
格式：tf.summary.FileWritter(path,sess.graph)，可以调用其add_summary（）方法将训练过程数据保存在filewriter指定的文件中
Tensorflow Summary 用法示例:
tf.summary.scalar('accuracy',acc) #生成准确率标量图
merge_summary = tf.summary.merge_all()
train_writer = tf.summary.FileWriter(dir,sess.graph)#定义一个写入summary的目标文件，dir为写入文件地址
......(交叉熵、优化器等定义)
for step in xrange(training_step): #训练循环
train_summary = sess.run(merge_summary,feed_dict = {...})#调用sess.run运行图，生成一步的训练过程数据
train_writer.add_summary(train_summary,step)#调用train_writer的add_summary方法将训练过程以及训练步数保存 此时开启tensorborad：
tensorboard --logdir=/summary_dir 便能看见accuracy曲线了。
另外，如果我不想保存所有定义的summary信息，也可以用tf.summary.merge方法有选择性地保存信息：
5、tf.summary.merge
格式：tf.summary.merge(inputs, collections=None, name=None)
一般选择要保存的信息还需要用到tf.get_collection()函数，demo：
tf.summary.scalar('accuracy',acc) #生成准确率标量图
merge_summary = tf.summary.merge([tf.get_collection(tf.GraphKeys.SUMMARIES,'accuracy'),...(其他要显示的信息)])
train_writer = tf.summary.FileWriter(dir,sess.graph)#定义一个写入summary的目标文件，dir为写入文件地址
......(交叉熵、优化器等定义)
for step in xrange(training_step): #训练循环
train_summary = sess.run(merge_summary,feed_dict = {...})#调用sess.run运行图，生成一步的训练过程数据
train_writer.add_summary(train_summary,step)#调用train_writer的add_summary方法将训练过程以及训练步数保存 使用tf.get_collection函数筛选图中summary信息中的accuracy信息，这里的
tf.GraphKeys.SUMMARIES 是summary在collection中的标志。
tf.GraphKeys.SUMMARIES 是summary在collection中的标志。
或者：
acc_summary = tf.summary.scalar('accuracy',acc) #生成准确率标量图
merge_summary = tf.summary.merge([acc_summary ,...(其他要显示的信息)]) #这里的[]不可省如果要在tensorboard中画多个数据图，需定义多个tf.summary.FileWriter并重复上述过程。