tensorflow可视化Keras框架中Tensorboard使用代码示例

本篇文章小编给大家分享一下tensorflow可视化Keras框架中Tensorboard使用代码示例，小编觉得挺不错的，现在分享给大家供大家参考，有需要的小伙伴们可以来看看。

Tensorboard详解

该类在存放在keras.callbacks模块中。拥有许多参数，主要的参数如下：

1、log_dir: 用来保存Tensorboard的日志文件等内容的位置

2、histogram_freq: 对于模型中各个层计算激活值和模型权重直方图的频率。

3、write_graph: 是否在 TensorBoard 中可视化图像。

4、write_grads: 是否在 TensorBoard 中可视化梯度值直方图。

5、batch_size: 用以直方图计算的传入神经元网络输入批的大小。

6、write_images: 是否在 TensorBoard中将模型权重以图片可视化。

7、update_freq: 常用的三个值为’batch’ 、 ‘epoch’ 或 整数。当使用 ‘batch’ 时，在每个 batch 之后将损失和评估值写入到 TensorBoard 中。 ‘epoch’ 类似。如果使用整数，会在每一定个样本之后将损失和评估值写入到 TensorBoard 中。

默认值如下：

log_dir='./logs',  # 默认保存在当前文件夹下的logs文件夹之下
histogram_freq=0,
batch_size=32,
write_graph=True,  #默认是True，默认是显示graph的。
write_grads=False,
write_images=False,
update_freq='epoch'

使用例子

以手写体为例子，我们打开histogram_freq和write_grads，也就是在Tensorboard中保存权值直方图和梯度直方图。

打开CMD，利用tensorboard --logdir=logs生成tensorboard观测网页。

1、loss和acc

2、权值直方图

3、梯度直方图

实现代码

import numpy as np
from keras.layers import Input, Dense, Dropout, Activation,Conv2D,MaxPool2D,Flatten
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Model
from keras.utils import to_categorical
from keras.callbacks import TensorBoard
if __name__=="__main__":
    (x_train,y_train),(x_test,y_test) = mnist.load_data()
    x_train=np.expand_dims(x_train,axis=-1)
    x_test=np.expand_dims(x_test,axis=-1)
    y_train=to_categorical(y_train,num_classes=10)
    y_test=to_categorical(y_test,num_classes=10)
    batch_size=128
    epochs=10
    inputs = Input([28,28,1])
    x = Conv2D(32, (5,5), activation='relu')(inputs)
    x = Conv2D(64, (5,5), activation='relu')(x)   
    x = MaxPool2D(pool_size=(2,2))(x)
    x = Flatten()(x)    
    x = Dense(128, activation='relu')(x)
    x = Dropout(0.5)(x)
    x = Dense(10, activation='softmax')(x)
    model = Model(inputs,x)
    model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer="adam",metrics=['acc']) 
    Tensorboard= TensorBoard(log_dir="./model", histogram_freq=1,write_grads=True)
    history=model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, shuffle=True, validation_split=0.2,callbacks=[Tensorboard])