tutorial - Guarde el gráfico de Tensorflow para ver en Tensorboard sin operaciones de resumen

tensorflow hello world

Question

Tengo un gráfico de Tensorflow bastante complicado que me gustaría visualizar para fines de optimización. ¿Hay alguna función a la que pueda llamar que simplemente guarde el gráfico para ver en Tensorboard sin necesidad de anotar variables?

Intenté esto:

merged = tf.merge_all_summaries()
writer = tf.train.SummaryWriter("/Users/Name/Desktop/tf_logs", session.graph_def)

Pero no se produjo ningún producto. Esto está usando la rueda 0.6.

Esto parece estar relacionado: la visualización del gráfico no se muestra en tensorboard para el modelo seq2seq

Answer 1

También puede volcar el gráfico como un protobuf GraphDef y cargarlo directamente en TensorBoard. Puede hacer esto sin iniciar una sesión o ejecutar el modelo.

## ... create graph ...
>>> graph_def = tf.get_default_graph().as_graph_def()
>>> graphpb_txt = str(a.graph.as_graph_def())
>>> with open(''graphpb.txt'', ''w'') as f: f.write(graphpb_txt)

Esto dará como resultado un archivo que se ve más o menos así, dependiendo de los detalles de su modelo.

node {
name: "W"
op: "Const"
attr {
key: "dtype"
value {
type: DT_FLOAT
}
}
...
version 1

En TensorBoard, puede usar el botón "Subir" para cargarlo desde el disco.

Answer 2

Para mayor claridad, así es como utilicé el método .flush() y resolví el problema:

Inicializa al escritor con:

writer = tf.train.SummaryWriter("/home/rob/Dropbox/ConvNets/tf/log_tb", sess.graph_def)

y usa al escritor con:

writer.add_summary(summary_str, i)
writer.flush()

Answer 3

Para mayor eficiencia, el tf.train.SummaryWriter registra asincrónicamente en el disco. Para asegurarse de que el gráfico aparece en el registro, debe llamar a close() o flush() en el escritor antes de que el programa finalice.

Answer 4

Esto funcionó para mí:

graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
... build graph (without annotations) ...
writer = tf.summary.FileWriter(logdir=''logdir'', graph=graph)
writer.flush()

El gráfico se carga automáticamente al iniciar tensorboard con "--logdir = logdir /". No se necesita el botón "cargar".