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我想简单地定义一个模型并在 TensorBoard 中可视化它的图形以进行初始架构检查。因此，我不想为此计算任何东西。

在 TensorFlow 1.X 中，很容易在一个tf.Session()我可以简单地flush()编写摘要文件的地方实现。

在 TensorFlow 2.0 中，没有tf.Session()，因此问题是我如何实现它？

下面是一个示例代码。为了在 TensorBoard 中编写图形结构，我需要添加哪些内容？

from nets import i3d
import tensorflow as tf

def i3d_output(model, x):
    out, _ = model(x)
    return out

tf.compat.v1.disable_eager_execution()
x = tf.random.uniform(shape=(4,179,224,224,3))
model = i3d.InceptionI3d()
net = i3d_output(model, x)
train_summary_writer = tf.summary.create_file_writer('/home/uujjwal/bmvc2019')
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在图形模式下使用这个：

from tensorflow.python.summary.writer.writer import FileWriter
FileWriter('logs/', graph=tf.compat.v1.get_default_graph()).close()

或这个：

tf.compat.v1.summary.FileWriter('log/', graph=tf.compat.v1.get_default_graph()).close()

不需要在开幕式上。

于 2019-03-30T16:55:40.027 回答