Tensorfboard usage
- 1 minHow to use tensorboard
weight 와 bias에 summary 작성, 틀
with tf.name_scope("layer1") as scope: #tensorboard 의 도형 만들어냄.
w1 = tf.get_variable("w1", shape=[3,3,1,5],initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer())
b1 = tf.get_variable("b1", shape=[5],initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer())
conv1 = tf.nn.relu(tf.nn.conv2d(X, w1, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') + b1)
w1_hist = tf.summary.histogram("weights1", w1) #histogram이 아닌 scalar 경우 tf.summary.scalar
b1_hist = tf.summary.histogram("biases1", b1)
layer1_hist = tf.summary.histogram("layer1", conv1)
- 즉 with ..as scope 는 도형을 만들어내고 summary 써야 그래프 나옴
Session을 열고 summary를 log파일로 작성하기
1) merged_summary = tf.summary.merge_all() #summary들을 합침
2) writer = tf.summary.FileWriter(summ_dir) #log파일생성
3) writer.add_graph(sess.graph) # Show the graph # 그래프 그려주고
# 1~3은 연속적으로 이뤄짐 세션여는 순간 .. 즉 작성시점이 데이터를 기록하기 전에 작성되야ㅕ함
4)summary = sess.run(merged_summary ) -> train 돌릴때 같이
5) writer.add_summary(summary, global_step=epoch)
# 학습함에따라 변화대는 log를 보는것이므로 학습되어지는 라인에 작성해줘야함 global_step 은 그 때마다 log를 기록해줌
log 보는 방법
cmd 창에 tensorboard –logdir=경로
()오류시 : cd로 log파일 상위폴더로 이동후 tensorboard –logdir=./log_file) 열린후에 localhost:6006 혹은 터미널에서 뜬 주소로 접근하면 볼수있다.