摘要：优化模型——Tensorboard详解
什么是Tensorboard？
Tensorboard是TensorFlow的可视化工具，可以帮助使用者理解深度学习模型的工作流程以及各种设定参数的作用。它提供了许多可
优化模型——Tensorboard详解
什么是Tensorboard？
Tensorboard是TensorFlow的可视化工具，可以帮助使用者理解深度学习模型的工作流程以及各种设定参数的作用。它提供了许多可视化的模块，用于展示模型在训练过程中的性能指标，包括loss，accuracy等，而这些指标都是通过TensorFlow中的会话（Session）收集得到的。Tensorboard的使用方法
Tensorboard的使用具有可视化，交互性和实时性等优点，它使得深度学习模型的调试和分析更加直观和方便。下面从基本使用到高级设置逐一介绍Tensorboard的功能。基本使用
首先是Tensorboard中最基础的可视化模块，也是每个TensorFlow新手必学的操作：Graph，它可以将模型的计算流程以图形的形式呈现出来。如下图所示，我们可以清晰的看到模型的整个计算图，并可以通过颜色区分各个层级。![\"tensorboard](\"https://miro.medium.com/max/1875/1*K2cC7FNVHVDk_rqg2LO8jw.png\")
在Tensorboard中可以通过创建一个`FileWriter`类实例来将记录的结果，包括计算图，指标的数值等写入到TensorBoard中，进而显示在Web端。即：
```
#打开tensorboard查看，log_dir是保存log文件的文件夹名字
tensorboard --logdir=log_dir
```
此时当我们在Web端进行访问时，就可以看到如下的训练界面。
![\"TensorBoard](\"https://miro.medium.com/max/1875/1*XcTRXXPK21WRDMXl2Gairw.png\")
注意，这里我们所看到的便是TensorFlow模型在训练过程中的重要指标呈现：训练loss和验证loss以及accuracy的曲线变化。
高级设置
特别的是，Tensorboard并不仅仅只是简单绘制曲线获得accuracy和loss变化。在实际使用中还会涉及到各种高级设置。 1. Histogram（直方图） 简单来说直方图是对一段数据的分布进行可视化，可以让我们很直观的进行数据的分析。 在Tensorboard中展示Histogram时，通常需要设置summary中的`tf.summary.histogram`来将各个变量的分布信息保存下来，然后利用`tf.summary.merge_all`将所有的Summary合并成一个写操作。最后，通过Tensorboard将这些信息展示出来。 2. Scalar（标量） Tensorboard的Scalar模块可以用来查看模型收敛的速度以及模型表现的趋势，主要表示为：Accuracy 和 Loss。 比起其他大部分的设置， Scalar 的配置和使用最简单，仅需在代码里加入一些简单设置即可： ``` summary_writer = tf.summary.FileWriter(logdir=args.tb_dir, graph=tf.get_default_graph()) # add scalar summary tf.summary.scalar(\"Loss\", self.loss) tf.summary.scalar(\"Accuracy\", self.accuracy) # merge all scalar summaries merged_summary_op = tf.summary.merge_all() ``` 其中，需要注意的便是每次训练完成后需要将数据的结果通过`merged_summary`写入到TensorBoard，以完成实时查看的功能。 3. Image（图像） 除了上述基本操作之外，我们还可以通过`tf.summary.image`函数把图像以及特定的矩阵保存到Tensorboard的Image模块中，这对于对于CNN等图像处理领域的算法有很大帮助。 最后，可以通过`tf.summary.visualize_embeddings`来在Tensorboard中处理高维数据，其主要作用时将高维数据可视化为低维数据，让我们更容易观察到数据间的相互关系。总结
Tensorboard是一个很强大的工具，它可以帮助我们直观而有效的理解深度学习模型的工作流程以及关键指标的变化趋势，在模型训练及优化中发挥着极为重要的作用。 同时，随着深度学习研究领域的不断扩大，Tensorboard也势必在各类算法的可视化工具中占据着重要的地位。 希望大家可以通过本篇文章了解Tensorboard的各种用法，学习到如何通过Tensorboard对深度学习模型进行可视化和调试，从而更好地开展深度学习的研究工作！版权声明：本站部分常识内容收集于其他平台，若您有更好的常识内容想分享可以联系我们哦！
