Tensorboard:
如何更直观的观察数据在神经网络中的变化,或是已经构建的神经网络的结构。上一篇文章说到,可以使用matplotlib第三方可视化,来进行一定程度上的可视化。然而Tensorflow也自带了可视化模块Tensorboard,并且能更直观的看见整个神经网络的结构。
上面的结构图甚至可以展开,变成:
使用:
结构图:
with tensorflow .name_scope(layer_name):
直接使用以上代码生成一个带可展开符号的一个域,并且支持嵌套操作:
with tf.name_scope(layer_name): with tf.name_scope('weights'):
节点一般是变量或常量,需要加一个“name=‘'”参数,才会展示和命名,如:
with tf.name_scope('weights'): Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size,out_size]))
结构图符号及意义:
变量:
变量则可使用Tensorflow.histogram_summary()方法:
tf.histogram_summary(layer_name+"/weights",Weights) #name命名,Weights赋值
常量:
常量则可使用Tensorflow.scalar_summary()方法:
tf.scalar_summary('loss',loss) #命名和赋值
展示:
最后需要整合和存储SummaryWriter:
#合并到Summary中 merged = tf.merge_all_summaries() #选定可视化存储目录 writer = tf.train.SummaryWriter("/目录",sess.graph)
merged也是需要run的,因此还需要:
result = sess.run(merged) #merged也是需要run的 writer.add_summary(result,i)
执行:
运行后,会在相应的目录里生成一个文件,执行:
tensorboard --logdir="/目录"
会给出一段网址:
浏览器中打开这个网址即可,因为有兼容问题,firefox并不能很好的兼容,建议使用Chrome。
常量在Event中,结构图在Graphs中,变量在最后两个Tag中。
附项目代码:
项目承接自上一篇文章(已更新至最新Tensorflow版本API r1.2):
import tensorflow as tf import numpy as np def add_layer(inputs,in_size,out_size,n_layer,activation_function=None): #activation_function=None线性函数 layer_name="layer%s" % n_layer with tf.name_scope(layer_name): with tf.name_scope('weights'): Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size,out_size])) #Weight中都是随机变量 tf.summary.histogram(layer_name+"/weights",Weights) #可视化观看变量 with tf.name_scope('biases'): biases = tf.Variable(tf.zeros([1,out_size])+0.1) #biases推荐初始值不为0 tf.summary.histogram(layer_name+"/biases",biases) #可视化观看变量 with tf.name_scope('Wx_plus_b'): Wx_plus_b = tf.matmul(inputs,Weights)+biases #inputs*Weight+biases tf.summary.histogram(layer_name+"/Wx_plus_b",Wx_plus_b) #可视化观看变量 if activation_function is None: outputs = Wx_plus_b else: outputs = activation_function(Wx_plus_b) tf.summary.histogram(layer_name+"/outputs",outputs) #可视化观看变量 return outputs #创建数据x_data,y_data x_data = np.linspace(-1,1,300)[:,np.newaxis] #[-1,1]区间,300个单位,np.newaxis增加维度 noise = np.random.normal(0,0.05,x_data.shape) #噪点 y_data = np.square(x_data)-0.5+noise with tf.name_scope('inputs'): #结构化 xs = tf.placeholder(tf.float32,[None,1],name='x_input') ys = tf.placeholder(tf.float32,[None,1],name='y_input') #三层神经,输入层(1个神经元),隐藏层(10神经元),输出层(1个神经元) l1 = add_layer(xs,1,10,n_layer=1,activation_function=tf.nn.relu) #隐藏层 prediction = add_layer(l1,10,1,n_layer=2,activation_function=None) #输出层 #predition值与y_data差别 with tf.name_scope('loss'): loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(ys-prediction),reduction_indices=[1])) #square()平方,sum()求和,mean()平均值 tf.summary.scalar('loss',loss) #可视化观看常量 with tf.name_scope('train'): train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss) #0.1学习效率,minimize(loss)减小loss误差 init = tf.initialize_all_variables() sess = tf.Session() #合并到Summary中 merged = tf.summary.merge_all() #选定可视化存储目录 writer = tf.summary.FileWriter("Desktop/",sess.graph) sess.run(init) #先执行init #训练1k次 for i in range(1000): sess.run(train_step,feed_dict={xs:x_data,ys:y_data}) if i%50==0: result = sess.run(merged,feed_dict={xs:x_data,ys:y_data}) #merged也是需要run的 writer.add_summary(result,i) #result是summary类型的,需要放入writer中,i步数(x轴)
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
更新动态
- 陈柏宇.2011-QUINQUENNIUM【SONY】【WAV+CUE】
- 《51首热门当红歌曲 十大顶级发烧女声 3CD》[WAV+CUE][1.6GB]
- 《赵传 深受摇滚迷青睐的台湾音乐人 约定》[WAV+CUE][320MB]
- 《庄心妍 实力唱将 发烧音乐精选集》[WAV+CUE][380MB]
- [音展纪念碟]2006年《TAA台湾第十六届国际HI-ENDHI-FI音响展》2cd[WAV]
- 中国音乐地图之听见西藏山歌牧歌酒歌2020[WAV分轨]
- 王宏伟2017-永远的红飘带[太平洋影音][WAV+CUE]
- 费翔.1997-NOW现在【第一中国】【WAV+CUE】
- 新格合唱团.1981-我唱你和2辑(滚石新格民歌系列)【新格】【WAV+CUE】
- 陈柏宇.2011-QUINQUENNIUM【SONY】【WAV+CUE】
- 雨果唱片-《金唛系列-蔷薇依韵琼瑶》WAV
- 陈百强《凝望(2012华纳LPCD45限量版)[DMI]》[WAV整轨]
- 模拟之声慢刻CD《徐小凤45周年》[德国母带][低速原抓WAV+CUE]
- 《庄心妍 实力唱将 发烧音乐精选集》[WAV+CUE][380MB]
- 《王菲 单曲合集》[FlAC/分轨][520MB]