深度學習框架TensorFlow學習與應用(五)——TensorBoard結構與視覺化
阿新 • • 發佈:2019-01-29
一、TensorBoard網路結構
舉例:
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
#載入資料集
mnist=input_data.read_data_sets("D:\BaiDu\MNIST_data",one_hot=True)
#每個批次的大小
batch_size=100
#計算一共有多少個批次
n_batch=mnist.train.num_examples//batch_size
#名稱空間
with tf.name_scope('input'):
#定義兩個placeholder
x=tf.placeholder(tf.float32,[None,784],name='x-input')
y=tf.placeholder(tf.float32,[None,10],name='y-input')
with tf.name_scope('layer'):
#建立一個簡單的神經網路
with tf.name_scope('wights'):
W=tf.Variable(tf.zeros([784,10]))
with tf.name_scope('biases'):
b=tf.Variable(tf.zeros([10 ]))
with tf.name_scope('xw_plus_b'):
wx_plus_b=tf.matmul(x,W)+b
with tf.name_scope('sofemax'):
prediction=tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W)+b)
#二次代價函式
#loss=tf.reduce_mean(tf.square(y-prediction))
loss=tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y,logits=prediction))
#使用梯度下降法
train_step=tf.train.GradientDescentOptimizer(0.2).minimize(loss)
#初始化變數
init=tf.global_variables_initializer()
#結果存放在一個布林型列表中
correct_prediction=tf.equal(tf.argmax(y,1),tf.argmax(prediction,1))#比較兩個引數大小,相同為true。argmax返回一維張量中最大的值所在的位置
#求準確率
accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32))#將布林型轉化為32位浮點型,再求一個平均值。true變為1.0,false變為0。
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
write=tf.summary.FileWriter('logs/',sess.graph)#在當前檔案中寫檔案,存的就是圖的結構
for epoch in range(1):
for batch in range(n_batch):
batch_xs,batch_ys=mnist.train.next_batch(batch_size)
sess.run(train_step,feed_dict={x:batch_xs,y:batch_ys})
acc=sess.run(accuracy,feed_dict={x:mnist.test.images,y:mnist.test.labels})
print("Iter "+str(epoch)+",Testing Accuracy "+str(acc))
執行後開啟cmd(TensorFlow環境下):
tensorboard --logdir=C:\Users\JLUTiger\logs #檔案的路徑
得到如下的資訊:
TensorBoard 0.4.0rc2 at http://DESKTOP-UEGK0FV:6006 (Press CTRL+C to quit)
複製連結在瀏覽器中開啟,便進入TensorBoard,如下所示:
從TensorBoard中可以看出資料是怎麼流動的等資訊。
二、TensorBoard網路執行
將上面的程式碼改寫為:
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
#載入資料集
tf.reset_default_graph()
mnist=input_data.read_data_sets("D:\BaiDu\MNIST_data",one_hot=True)
#每個批次的大小
batch_size=100
#計算一共有多少個批次
n_batch=mnist.train.num_examples//batch_size
#引數概要
def variable_summaries(var):
with tf.name_scope('summaries'):
mean=tf.reduce_mean(var)
tf.summary.scalar('mean',mean)#平均值
with tf.name_scope('stddev'):
stddev=tf.sqrt(tf.reduce_mean(tf.square(var-mean)))
tf.summary.scalar('stddev',stddev)#標準差
tf.summary.scalar('max',tf.reduce_max(var))#最大值
tf.summary.scalar('min',tf.reduce_min(var))#最小值
tf.summary.histogram('histogram',var)#直方圖
#名稱空間
with tf.name_scope('input'):
#定義兩個placeholder
x=tf.placeholder(tf.float32,[None,784],name='x-input')
y=tf.placeholder(tf.float32,[None,10],name='y-input')
with tf.name_scope('layer'):
#建立一個簡單的神經網路
with tf.name_scope('wights'):
W=tf.Variable(tf.zeros([784,10]),name='W')
variable_summaries(W)
with tf.name_scope('biases'):
b=tf.Variable(tf.zeros([10]),name='b')
variable_summaries(b)
with tf.name_scope('xw_plus_b'):
wx_plus_b=tf.matmul(x,W)+b
with tf.name_scope('softmax'):
prediction=tf.nn.softmax(wx_plus_b)
#二次代價函式
#loss=tf.reduce_mean(tf.square(y-prediction))
with tf.name_scope('loss'):
loss=tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y,logits=prediction))
tf.summary.scalar('loss',loss)
#使用梯度下降法
with tf.name_scope('train'):
train_step=tf.train.GradientDescentOptimizer(0.2).minimize(loss)
#初始化變數
init=tf.global_variables_initializer()
with tf.name_scope('accuracy'):
with tf.name_scope('correct_prediction'):
#結果存放在一個布林型列表中
correct_prediction=tf.equal(tf.argmax(y,1),tf.argmax(prediction,1))#比較兩個引數大小,相同為true。argmax返回一維張量中最大的值所在的位置
with tf.name_scope('accuracy'):
#求準確率
accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32))#將布林型轉化為32位浮點型,再求一個平均值。true變為1.0,false變為0。
tf.summary.scalar('accuracy',accuracy)
#合併所有的summary
merged=tf.summary.merge_all()
#以下的與結構沒什麼關係
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
writer=tf.summary.FileWriter('logs/',sess.graph)#在當前檔案中寫檔案,存的就是圖的結構
for epoch in range(51):
for batch in range(n_batch):
batch_xs,batch_ys=mnist.train.next_batch(batch_size)
summary,_=sess.run([merged,train_step],feed_dict={x:batch_xs,y:batch_ys})#每訓練一次都統計一次
writer.add_summary(summary,epoch)
acc=sess.run(accuracy,feed_dict={x:mnist.test.images,y:mnist.test.labels})
print("Iter "+str(epoch)+",Testing Accuracy "+str(acc))
注意:
起初執行時會報錯:InvalidArgumentError: You must feed a value for placeholder tensor ‘inputs/x_input’ 。
引用別人的方法: if you’re using IPython or Jupyter, it’ll cause that problem after running repeatedly.there are two main ways that you could fix that:
A.
tf.reset_default_graph()
call firstly, before your tf operations code
B.
using
with tf.Graph().as_default() as g:
your tf operations code
如果有別的錯誤也可以參考這篇博文:
網路結構:
準確率:
偏置值分佈圖:
權值分佈圖:
權值直方圖:
如果感覺圖中的點比較少,可以改用下列類似程式碼:
for i in range(2001):
#m每個批次100個樣本
batch_xs,batch_xs=mnist.train.next_batch(100)
summary,_=sess.run([merged,train_step],feed_dict={x:batch_xs,y:batch_xs})
writer.add_summary(summary,i)
if i%500==0:
print(sess.run(accuracy,feed_dict={x:mnist.test.images,y:mnist.test.labels}))
通過檢視TensorBoard中各個影象,可以分析出程式是否存在問題,從而便於進一步的優化改進。