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启动张量板tensorboard --logdir=/home/vagrant/notebook

在 tensorboard:6006 > graph，它说没有找到图形定义文件。

要存储图形，请创建一个 tf.python.training.summary_io.SummaryWriter 并通过构造函数或调用其 add_graph() 方法传递图形。

import tensorflow as tf

sess = tf.Session()
writer = tf.python.training.summary_io.SummaryWriter("/home/vagrant/notebook", sess.graph_def)

但是页面仍然是空的，我该如何开始使用 tensorboard？

当前张量板

当前张量板

想要的结果

可以添加节点的空图，可编辑。

更新

似乎 tensorboard 无法创建图形来添加节点、拖动和编辑等（我对官方视频感到困惑）。

运行https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/g3doc/tutorials/mnist/fully_connected_feed.py然后tensorboard --logdir=/home/vagrant/notebook/data能够查看图表

然而，似乎 tensorflow 仅提供查看摘要的能力，并没有什么不同使其脱颖而出

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7 回答 7

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TensorBoard 是一个用于可视化 TensorFlow 图和分析训练和推理过程中记录的指标的工具。tf.train.SummaryWriter.add_graph()该图是使用 Python API 创建的，然后使用该方法写出。当您将 SummaryWriter 写入的文件加载到 TensorBoard 中时，您可以看到已保存的图形，并以交互方式浏览它。

然而，TensorBoard 并不是构建图形本身的工具。它不支持向图中添加节点。

于 2015-11-13T03:15:26.087 回答
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从下面的代码示例开始，我可以添加一行，如下所示：

import tensorflow as tf
import numpy as np
sess = tf.InteractiveSession()  #define a session
# Create 100 phony x, y data points in NumPy, y = x * 0.1 + 0.3
x_data = np.random.rand(100).astype("float32")
y_data = x_data * 0.1 + 0.3

# Try to find values for W and b that compute y_data = W * x_data + b
# (We know that W should be 0.1 and b 0.3, but Tensorflow will
# figure that out for us.)
W = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0))
b = tf.Variable(tf.zeros([1]))
y = W * x_data + b

# Minimize the mean squared errors.
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data))
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)
train = optimizer.minimize(loss)

# Before starting, initialize the variables.  We will 'run' this first.
init = tf.initialize_all_variables()

# Launch the graph.
sess = tf.Session()
sess.run(init)

#### ----> ADD THIS LINE <---- ####
writer = tf.train.SummaryWriter("/tmp/test", sess.graph)

# Fit the line.
for step in xrange(201):
    sess.run(train)
    if step % 20 == 0:
        print(step, sess.run(W), sess.run(b))

# Learns best fit is W: [0.1], b: [0.3]

然后从命令行运行 tensorboard，指向相应的目录。这显示了对 SummaryWriter 的完整调用。重要的是要注意以下几点：

  1. SummaryWriter 传递一个 Session，因此必须在创建 Session（或 InteractiveSession）之后发生
  2. 该 Session 可能在程序的早期创建，但是当 Session 传递给 SummaryWriter时，此时存在的图形将写入 TensorBoard 将使用的文件。
于 2015-12-25T08:14:31.970 回答
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我在windows上解决了：

       file_writer = tf.summary.FileWriter("output", sess.graph)

对于该目录“输出”。我在 Windows 上打开了命令。

打字

tensorboard --logdir="C:\Users\kiran\machine Learning\output"

我的错误在那条线上..

于 2017-02-25T04:56:21.030 回答
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在此页面中，有一个非常简单的代码可用于测试您的安装：http ://tensorflow.org/get_started

我包括了这一行

tf.train.write_graph(sess.graph_def, '/home/daniel/Documents/Projetos/Prorum/ProgramasEmPython/TestingTensorFlow/fileGraph', 'graph.pbtxt')

在此之后“sess.run(init)”

这将生成一个您必须上传到“TensorBoard”的文件。

为了打开 TensorBoard，假设它已经安装在你的电脑中（如果你使用 pip 安装，它必须是），我使用 Ubuntu 的终端并写道：

“张量板--logdir nameOfDirectory”

然后，您应该在端口 6006 中打开浏览器：

http://localhost:6006/

这将打开 TensorBoard。我去了“图表菜单”并上传了文件。它生成了下图：

http://www.prorum.com

所以，我所做的就是将我在 Python 中创建的模型转移到 TensorBoard。我相信如果没有创建模型（仅启动会话），可以创建一个空的。但是，我不确定您是否能够直接在 TensorBoard 中进行更改。

在此问题之前，我已经用葡萄牙语回答了此问题，并为巴西用户提供了更多详细信息。也许它对其他人有用：http: //prorum.com/index.php/1843/recentemente-plataforma-aprendizagem-primeira-impressao

于 2015-11-13T21:49:43.470 回答
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我不得不使用

python -m tensorflow.tensorboard --logdir="C:\tmp\tensorflow\.."

不知何故tensorboard --logdir没有工作。

我的环境

操作系统：Windows 7、Python 3.5 和 Tensorflow 1.1.0

于 2017-06-17T19:39:55.973 回答
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如果您使用的是 Firefox，则不会显示 TensorBoard 中的图表。您必须安装 Chrome。

于 2016-02-09T21:24:50.693 回答
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想要的结果

可以添加节点的空图，可编辑。

我想你会发现Orange工具很有用。它允许您拖放各种节点并通过 GUI 实现算法。

于 2017-02-12T20:44:39.307 回答