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python - matrices - ¿Mostrar imagen de gráfico en TensorFlow?



python graficos 2d (2)

Escribí un sencillo guión para calcular la proporción de oro de 1,2,5. ¿Hay una manera de producir realmente un flujo visual a través de tensor (posiblemente con la ayuda de matplotlib o networkx ) de la estructura del gráfico real? El documento de tensorflow es bastante similar a un gráfico de factores, así que me preguntaba:

¿Cómo se puede generar una imagen de la estructura del gráfico a través de tensorflow?

En este ejemplo a continuación, sería C_1, C_2, C_3 como nodos individuales, y luego C_1 tendría la operación tf.sqrt seguida de la operación que los une. Tal vez la estructura del gráfico (nodos, bordes) se puede importar a networkx ? Veo que los objetos tensor tienen un atributo de graph pero no he descubierto cómo usar esto para fines de imagen.

#!/usr/bin/python import tensorflow as tf C_1 = tf.constant(5.0) C_2 = tf.constant(1.0) C_3 = tf.constant(2.0) golden_ratio = (tf.sqrt(C_1) + C_2)/C_3 sess = tf.Session() print sess.run(golden_ratio) #1.61803 sess.close()


Esto es exactamente para lo que fue creado el tensorboard. Necesita modificar ligeramente su código para almacenar la información sobre su gráfico.

import tensorflow as tf C_1 = tf.constant(5.0) C_2 = tf.constant(1.0) C_3 = tf.constant(2.0) golden_ratio = (tf.sqrt(C_1) + C_2)/C_3 with tf.Session() as sess: writer = tf.summary.FileWriter(''logs'', sess.graph) print sess.run(golden_ratio) writer.close()

Esto creará una carpeta de logs con archivos de eventos en su directorio de trabajo. Después de esto, debe ejecutar tensorboard desde su línea de comando tensorboard --logdir="logs" y navegar a la URL que le proporciona ( http://127.0.0.1:6006 ). En su navegador vaya a la pestaña GRÁFICOS y disfrute de su gráfica.

Usará mucho la TB si va a hacer algo con TF. Por lo tanto, tiene sentido aprender más acerca de Tensorboard tutoriales Tensorboard y de este video .


Puedes obtener una imagen del gráfico usando Tensorboard . Debe editar su código para generar el gráfico, y luego puede iniciar el tensorboard y verlo. Ver, en particular, TensorBoard: Visualización de gráficos . Usted crea un SummaryWriter e incluye sess.graph_def en él. La definición del gráfico se enviará al directorio de registro.