深度学习-基于Python语言和Tensorflow平台第9章-查看图形化的模型课件.pptx
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1、Email:谢琼查看图形化的模型第9章深度学习基于Python语言和Tensorflow平台了解数据流向图的概念学习控制数据流向图中的名称显示010203target目标学习用TensorBoard查看神经网络的数据流向图目 录 导 航123数据流图用TensorBoard查看数据流图控制在TensorBoard图中对象的名称Contents神经网络模型图在TensorFlow中,用程序定义的模型都是用“数据流图”(Dataflow Graph)来表示的,也称为“计算图”,有时候也直接简称为“图”。数据流图不仅能够表现出数据的流向,也能够表现出在数据流向中对数据的计算操作(简称Op)。数据流向
2、图和设计神经网络模型时的模型图表达的内容并不完全一致,但是可以起到互相验证的作用。目 录 导 航123数据流图用TensorBoard查看数据流图控制在TensorBoard图中对象的名称ContentsTensorBoard工具&TensorBoard安装完毕后,自带了一个工具软件TensorBoard,可以用来查看数据流向图。用于演示计算图的代码import tensorflow as tf x=tf.placeholder(shape=1,3,dtype=tf.float32)w=tf.Variable(tf.ones(3,3),dtype=tf.float32)b=tf.Variabl
3、e(1,dtype=tf.float32)y=tf.matmul(x,w)+b sess=tf.Session()sess.run(tf.global_variables_initializer()sess.run(y,feed_dict=x:1,2,3)writer=tf.summary.FileWriter(graph,sess.graph)保存计算图到graph文件夹启动TensorBoard用浏览器访问该网址即可,如有问题,可访问http:/127.0.0.1:6006这是启动TensorBoard的命令浏览器中看到的计算图可变参数Placeholder也是一种操作(Op),张量都是由
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