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Tensorboard 可视化好帮手 1

作者: 灰猫 编辑: 莫烦 2016-11-03

学习资料:

注意: 本节内容会用到浏览器, 而且与 tensorboard 兼容的浏览器是 “Google Chrome”. 使用其他的浏览器不保证所有内容都能正常显示.

学会用 Tensorflow 自带的 tensorboard 去可视化我们所建造出来的神经网络是一个很好的学习理解方式. 用最直观的流程图告诉你你的神经网络是长怎样,有助于你发现编程中间的问题和疑问.

效果

好,我们开始吧。

这次我们会介绍如何可视化神经网络。因为很多时候我们都是做好了一个神经网络,但是没有一个图像可以展示给大家看。这一节会介绍一个TensorFlow的可视化工具 — tensorboard :) 通过使用这个工具我们可以很直观的看到整个神经网络的结构、框架。 以前几节的代码为例:相关代码 通过tensorflow的工具大致可以看到,今天要显示的神经网络差不多是这样子的

Tensorboard 可视化好帮手 1

同时我们也可以展开看每个layer中的一些具体的结构:

Tensorboard 可视化好帮手 1

好,通过阅读代码和之前的图片我们大概知道了此处是有一个输入层(inputs),一个隐含层(layer),还有一个输出层(output) 现在可以看看如何进行可视化.

搭建图纸

首先从 Input 开始:

# define placeholder for inputs to network
xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])
ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])

对于input我们进行如下修改: 首先,可以为xs指定名称为x_in:

xs= tf.placeholder(tf.float32, [None, 1],name='x_in')

然后再次对ys指定名称y_in:

ys= tf.placeholder(tf.loat32, [None, 1],name='y_in')

这里指定的名称将来会在可视化的图层inputs中显示出来

使用with tf.name_scope('inputs')可以将xsys包含进来,形成一个大的图层,图层的名字就是with tf.name_scope()方法里的参数。

with tf.name_scope('inputs'):
    # define placeholder for inputs to network
    xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])
    ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])

接下来开始编辑layer , 请看编辑前的程序片段 :

def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None):
    # add one more layer and return the output of this layer
    Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size]))
    biases = tf.Variable(tf.zeros([1, out_size]) + 0.1)
    Wx_plus_b = tf.add(tf.matmul(inputs, Weights), biases)
    if activation_function is None:
        outputs = Wx_plus_b
    else:
        outputs = activation_function(Wx_plus_b, )
    return outputs

这里的名字应该叫layer, 下面是编辑后的:

def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None):
    # add one more layer and return the output of this layer
    with tf.name_scope('layer'):
        Weights= tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size]))
        # and so on...

在定义完大的框架layer之后,同时也需要定义每一个’框架‘里面的小部件:(Weights biases 和 activation function): 现在现对 Weights 定义: 定义的方法同上,可以使用tf.name.scope()方法,同时也可以在Weights中指定名称W。 即为:

    def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None):
	#define layer name
    with tf.name_scope('layer'):
        #define weights name 
        with tf.name_scope('weights'):
            Weights= tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size]),name='W')
        #and so on......

接着继续定义biases , 定义方式同上。

def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None):
    #define layer name
    with tf.name_scope('layer'):
        #define weights name 
        with tf.name_scope('weights')
            Weights= tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size]),name='W')
        # define biase
        with tf.name_scope('Wx_plus_b'):
            Wx_plus_b = tf.add(tf.matmul(inputs, Weights), biases)
        # and so on....

activation_function 的话,可以暂时忽略。因为当你自己选择用 tensorflow 中的激励函数(activation function)的时候,tensorflow会默认添加名称。 最终,layer形式如下:

def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None):
    # add one more layer and return the output of this layer
    with tf.name_scope('layer'):
        with tf.name_scope('weights'):
            Weights = tf.Variable(
            tf.random_normal([in_size, out_size]), 
            name='W')
        with tf.name_scope('biases'):
            biases = tf.Variable(
            tf.zeros([1, out_size]) + 0.1, 
            name='b')
        with tf.name_scope('Wx_plus_b'):
            Wx_plus_b = tf.add(
            tf.matmul(inputs, Weights), 
            biases)
        if activation_function is None:
            outputs = Wx_plus_b
        else:
            outputs = activation_function(Wx_plus_b, )
        return outputs

效果如下:(有没有看见刚才定义layer里面的“内部构件”呢?)

Tensorboard 可视化好帮手 1

最后编辑loss部分:将with tf.name_scope()添加在loss上方,并为它起名为loss

# the error between prediciton and real data
with tf.name_scope('loss'):
    loss = tf.reduce_mean(
    tf.reduce_sum(
    tf.square(ys - prediction),
    eduction_indices=[1]
    ))

这句话就是“绘制” loss了, 如下:

Tensorboard 可视化好帮手 1

使用with tf.name_scope()再次对train_step部分进行编辑,如下:

with tf.name_scope('train'):
    train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss)

我们需要使用 tf.summary.FileWriter() (tf.train.SummaryWriter() 这种方式已经在 tf >= 0.12 版本中摒弃) 将上面‘绘画’出的图保存到一个目录中,以方便后期在浏览器中可以浏览。 这个方法中的第二个参数需要使用sess.graph , 因此我们需要把这句话放在获取session的后面。 这里的graph是将前面定义的框架信息收集起来,然后放在logs/目录下面。

sess = tf.Session() # get session
# tf.train.SummaryWriter soon be deprecated, use following
writer = tf.summary.FileWriter("logs/", sess.graph)

最后在你的terminal(终端)中 ,使用以下命令

tensorboard --logdir logs

同时将终端中输出的网址复制到浏览器中,便可以看到之前定义的视图框架了。

tensorboard 还有很多其他的参数,希望大家可以多多了解, 可以使用 tensorboard --help 查看tensorboard的详细参数 最终的全部代码在这里

可能会遇到的问题

(1) 而且与 tensorboard 兼容的浏览器是 “Google Chrome”. 使用其他的浏览器不保证所有内容都能正常显示.

(2) 同时注意, 如果使用 http://0.0.0.0:6006 网址打不开的朋友们, 请使用 http://localhost:6006, 大多数朋友都是这个问题.

(3) 请确保你的 tensorboard 指令是在你的 logs 文件根目录执行的. 如果在其他目录下, 比如 Desktop 等, 可能不会成功看到图. 比如在下面这个目录, 你要 cd 到 project 这个地方执行 /project > tensorboard --logdir logs

- project
   - logs
   model.py
   env.py

(4) 讨论区的朋友使用 anaconda 下的 python3.5 的虚拟环境, 如果你输入 tensorboard 的指令, 出现报错: "tensorboard" is not recognized as an internal or external command...

解决方法的关键就是需要激活TensorFlow. 管理员模式打开 Anaconda Prompt, 输入 activate tensorflow, 接着按照上面的流程执行 tensorboard 指令.

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