Tensorboard中常用的函数和类

news2024/11/24 3:49:00

常用函数

①tf.summary.scalar

用于汇总标量数据,共有四个参数,格式如下:

tf.summary.scalar(tags,values,collections = None,name = None)

例如:tf.summary.scalar('test',test)

以标量的形式显示变量test的变化。该函数一般用于表示损失值、准确率的变化情况。

②tf.summary.histogram

用于显示直方图信息,共有四个参数,格式如下:

tf.summary.histogram(tags,values,collections = None,name = None)

例如:tf.summary.histogram('histogram',w)

以直方图的形式记录变量w的变化。该函数一般用于表示训练过程中变量的分布情况。

③tf.summary.image

用于输出带有图像的序列化数据,共有五个参数,格式如下:

tf.summary.image(tag,tensor,max_images = 3,collections = None,name = None)

其中第二个参数的类型为tensor,即一个多维数组,第三个参数用于设置输出图像的数量。

④tf.summary.audio

用于展示训练过程中记录的音频,共有六个参数,格式如下:

tf.summary.audio(name,tensor,sample_rate,max_outputs = 3,collections = None,family = None)

其中第二个参数的类型为tensor,即一个多维数组,第三个参数用于设置输出音频的数量。

⑤tf.summary.distribution

用于展示分布图,一般用于显示学习参数如weights、bias的分布。

⑥tf.summary.text

用于将文本类型的数据转换为tensor写入summary中,代码示例如下:

text = "test_test_test"
summary_op = tf.summary.text('text',tf.convert_to_tensor(text))

⑦tf.summary.merge_all

该函数可以将所有汇总数据全部保存到磁盘,以便tensorboard显示。如果没有特殊要求,一般用这一句代码就可以把训练时的各种信息都展示出来。格式如下:

tf.summary.merge_all(key = 'summaries')

需要注意的是,在使用tf.summary.merge_all()之前,你需要确保已经定义了至少一个tf.summary操作,例如tf.summary.scalar()、tf.summary.histogram()等。

⑧tf.summary.merge

常和tf.get_collection()函数配合使用,可以选择将需要保存的汇总数据保存到磁盘,以便tensorboard显示。格式如下:

tf.summary.merge(inputs,collections = None,name = None)

⑨tf.summary.FileWriter

用于指定一个文件用来保存图。格式如下:

tf.summary.FileWritter(path,sess.graph)

使用时,可以调用add_summary()方法将训练过程的数据保存在filewriter指定的文件中。

代码示例如下:

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Sep 25 20:07:18 2023

@author: ASUS
"""

import tensorflow.compat.v1 as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import os

tf.compat.v1.disable_eager_execution()#这个函数用于禁用 TensorFlow 2 中的即时执行模式，以便能够使用 TensorFlow 1.x 的计算图执行方式。

#1.准备数据
train_X = np.linspace(-1, 1,100)#train_X 是一个从 -1 到 1 的等间距数组，用作输入特征。
train_Y = 5 * train_X + np.random.randn(*train_X.shape) * 0.7#train_Y 是根据 train_X 生成的目标值，在真实值的基础上加上了一些噪声。

#2.搭建模型
#通过占位符定义
X = tf.placeholder("float")#X 和 Y 是 TensorFlow 的占位符（Placeholder），用于在执行时提供输入和标签数据。
Y = tf.placeholder("float")
#定义学习参数的变量
W = tf.Variable(tf.compat.v1.random_normal([1]),name="weight")#W 和 b 是学习参数的变量，可以被模型训练调整。
b = tf.Variable(tf.zeros([1]),name="bias")
#定义运算
z = tf.multiply(X,W) + b#z 是通过将输入特征 X 与权重 W 相乘并加上偏差 b 得到的预测值。
#定义损失函数
cost = tf.reduce_mean(tf.square(Y - z))#cost 是损失函数，计算预测值与真实值之间的平方差的平均值。
#定义学习率
learning_rate = 0.01#learning_rate 是学习率，用来控制优化算法在每次迭代中更新参数的步长。
#设置优化函数
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(cost)#optimizer 是梯度下降优化器，用于最小化损失函数。

#3.迭代训练
#初始化所有变量
init = tf.global_variables_initializer()
#定义迭代参数
training_epochs = 20#training_epochs 是迭代训练的轮数。
display_step = 2#display_step 是控制训练过程中打印输出的步长。

#定义保存路径
savedir = "log4/"

#启动Session
with tf.Session() as sess:#with tf.Session() as sess: 创建一个会话，在该会话中执行计算图操作。
    sess.run(init)#sess.run(init) 运行初始化操作，初始化所有变量。
    
    tf.summary.scalar("loss", cost)
    #合并所有的summary
    merged_summary_op = tf.summary.merge_all()
    #创建summary_write用于写文件
    summary_writer = tf.summary.FileWriter(os.path.join(savedir,'summary_log'),sess.graph)

    
    for epoch in range(training_epochs):
        for(x,y) in zip(train_X,train_Y):
            sess.run(optimizer,feed_dict={X:x,Y:y})#sess.run(optimizer,feed_dict={X:x,Y:y}) 执行一次优化器操作，将当前的输入特征 x 和标签值 y 传入模型。
        summary_str = sess.run(merged_summary_op,feed_dict = {X:x,Y:y})
        summary_writer.add_summary(summary_str,epoch)
        if epoch % display_step == 0:#每隔 display_step 轮迭代打印一次损失值和当前的参数值。
            loss=sess.run(cost,feed_dict={X:train_X,Y:train_Y})
            #测试模型
            print("Epoch:",epoch+1,"cost=",loss,"W=",sess.run(W),"b=",sess.run(b))
    print("Finished!")
    
    #使用 matplotlib 库绘制训练数据点和拟合直线。
    plt.plot(train_X,train_Y,'ro',label='Original data')#绘制原始数据点。
    plt.plot(train_X,sess.run(W)*train_X+sess.run(b),'--',label='Fittedline')#绘制拟合的直线。
    plt.legend()#添加图例。
    plt.show()#显示图形。

#4.利用模型
    print("x=0.2,z=",sess.run(z,feed_dict={X:0.2}))#使用训练好的模型，传入输入特征 0.2 来计算预测值 z。

运行代码后,可以看到生成的文件