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Comment créer un graphe vide Tensorflow Tensorboard

lancer le tensorboard avec tensorboard --logdir=/home/vagrant/notebook

at tensorboard: 6006> graph, cela signifie qu'aucun fichier de définition de graphe n'a été trouvé.

Pour stocker un graphique, créez un tf.python.training.summary_io.SummaryWriter et transmettez-le via le constructeur ou en appelant sa méthode add_graph ().

import tensorflow as tf

sess = tf.Session()
writer = tf.python.training.summary_io.SummaryWriter("/home/vagrant/notebook", sess.graph_def)

Cependant, la page est toujours vide, comment puis-je commencer à jouer avec tensorboard?

tenseur actuel

 Current Tensorboard

résultat recherché

Un graphique vide pouvant ajouter des nœuds, modifiable.

mettre à jour

On dirait que tensorboard est incapable de créer un graphique pour ajouter des nœuds, faire glisser et éditer, etc. (Je suis confus par la vidéo officielle).

running https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/g3doc/tutorials/mnist/fully_connected_feed.py puis tensorboard --logdir=/home/vagrant/notebook/data peut afficher le graphique

Cependant, il semble que le tensorflow n'offre que la possibilité d'afficher un résumé, rien de très différent pour le rendre remarquable

pythontensorflowtensorboard
13
Anonymous

TensorBoard est un outil permettant de visualiser le graphique TensorFlow et d’analyser les métriques enregistrées pendant l’entraînement et l’inférence. Le graphique est créé à l'aide de l'API Python, puis écrit à l'aide de la méthode tf.train.SummaryWriter.add_graph() . Lorsque vous chargez le fichier écrit par SummaryWriter dans TensorBoard, vous pouvez voir le graphique qui a été enregistré et l'explorer de manière interactive.

Cependant, TensorBoard n'est pas un outil pour construire le graphique lui-même. Il ne prend pas en charge l'ajout de nœuds au graphique.

15
mrry

Exemple de code , je peux ajouter une ligne comme indiqué ci-dessous:

import tensorflow as tf
import numpy as np
sess = tf.InteractiveSession()  #define a session
# Create 100 phony x, y data points in NumPy, y = x * 0.1 + 0.3
x_data = np.random.Rand(100).astype("float32")
y_data = x_data * 0.1 + 0.3

# Try to find values for W and b that compute y_data = W * x_data + b
# (We know that W should be 0.1 and b 0.3, but Tensorflow will
# figure that out for us.)
W = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0))
b = tf.Variable(tf.zeros([1]))
y = W * x_data + b

# Minimize the mean squared errors.
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data))
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)
train = optimizer.minimize(loss)

# Before starting, initialize the variables.  We will 'run' this first.
init = tf.initialize_all_variables()

# Launch the graph.
sess = tf.Session()
sess.run(init)

#### ----> ADD THIS LINE <---- ####
writer = tf.train.SummaryWriter("/tmp/test", sess.graph)

# Fit the line.
for step in xrange(201):
    sess.run(train)
    if step % 20 == 0:
        print(step, sess.run(W), sess.run(b))

# Learns best fit is W: [0.1], b: [0.3]

Et puis exécutez tensorboard à partir de la ligne de commande, en pointant vers le répertoire approprié. Ceci montre un appel complet pour le SummaryWriter. Il est important de noter les points suivants:

  1. SummaryWriter se voit attribuer une session et doit donc se produire après la création de la session (ou InteractiveSession)
  2. Cette session peut être créée au début du programme, mais lorsque la session est transmise à SummaryWriter, le graphe tel qu’il existe à ce moment-là est écrit dans le fichier que le TensorBoard utilisera. 
12
Novak

J'ai résolu par sur windows: 

       file_writer = tf.summary.FileWriter("output", sess.graph)

pour ce répertoire "sortie". J'ai ouvert la commande sur Windows. 

tapé

tensorboard --logdir="C:\Users\kiran\machine Learning\output"

mon erreur était sur cette ligne ..

2
Kiran Maharjan

Dans cette page, il existe un code très simple que vous pouvez utiliser pour tester votre installation: http://tensorflow.org/get_started

J'ai inclus cette ligne 

tf.train.write_graph(sess.graph_def, '/home/daniel/Documents/Projetos/Prorum/ProgramasEmPython/TestingTensorFlow/fileGraph', 'graph.pbtxt')

Après ce "sess.run (init)" 

Cela générera un fichier que vous devrez télécharger sur le "TensorBoard".

Pour ouvrir le TensorBoard, en supposant qu'il soit installé sur votre ordinateur (ce doit être le cas si vous utilisez pip pour installer), j'ai utilisé le terminal d'Ubuntu et écrit:

"tensorboard --logdir nameOfDirectory"

Ensuite, vous devez ouvrir votre navigateur sur le port 6006:

http://localhost:6006/

Cela ouvrira le TensorBoard. Je suis allé au "Menu Graph" et ai téléchargé le fichier. Il a généré cette figure ci-dessous:

 http://www.prorum.com

J'ai donc transféré le modèle créé en Python vers TensorBoard. Je pense qu’il est possible de créer un modèle vide si aucun modèle n’est créé (seule la session est lancée). Cependant, je ne suis pas sûr que vous puissiez changer cela directement dans TensorBoard.

J'ai déjà répondu à cette question ici en portugais avec plus de détails pour les utilisateurs brésiliens. Peut-être que cela peut être utile pour d'autres personnes: http://prorum.com/index.php/1843/recentemente-plataforma-aprendizagem-primeira-impressao

2
DanielTheRocketMan

Les graphiques dans TensorBoard n'apparaissent pas si vous utilisez Firefox. Vous devez installer Chrome. 

0
Shannon McCormick

résultat recherché

Un graphique vide pouvant ajouter des nœuds, modifiable.

Je pense que vous trouverez l’outil Orange utile. Il vous permet de faire glisser et déposer divers nœuds et d'implémenter des algorithmes via une interface graphique.

0
Rohan Saxena

Je devais utiliser 

python -m tensorflow.tensorboard --logdir="C:\tmp\tensorflow\.."

d'une manière ou d'une autre, tensorboard --logdir n'a pas fonctionné. 

Mon environnement 

Système d'exploitation: Windows 7, Python 3.5 et Tensorflow 1.1.0

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