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TensorFlow保存TensorBoard圖像操作

更新時間：2020年06月23日 16:03:31 作者：YuFF

這篇文章主要介紹了TensorFlow保存TensorBoard圖像操作，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

簡單的代碼：

import tensorflow as tf

In [2]: matrix1=tf.constant([[3.,3.]])
In [3]: matrix2=tf.constant([[2.],[2.]])

with tf.Session() as sess:
  ...:   writer = tf.summary.FileWriter('./graph', sess.graph)
  ...:   result = sess.run(tf.matmul(matrix1, matrix2))
  ...:   writer.close()

ipython中使用！+命令可以直接運行terminal命令。

terminal輸入： tensorboard --logdir graph/

跳出：Starting TensorBoard 54 at http://amax:6006

在瀏覽器輸入地址加端口號并在graph中查看。

補充知識：tensorflow 利用保存的meta圖文件生成log供tensorboard可視化保存恢復(fù)模型

tensorboard可視化圖：

import tensorflow as tf
g = tf.Graph() 
with g.as_default() as g: 
  tf.train.import_meta_graph('criteo_80.meta') 
 
with tf.Session(graph=g) as sess: 
  file_writer = tf.summary.FileWriter(logdir='./', graph=g)

保存恢復(fù)模型：

# 建模型
saver = tf.train.Saver()
 
with tf.Session() as sess:
  # 存模型，注意此處的model是文件名非路徑
  saver.save(sess, "/tmp/model")
 
with tf.Session() as sess:
  # 恢復(fù)模型
  saver.restore(sess, "/tmp/model")

# 先恢復(fù)圖
saver = tf.train.import_meta_graph("/tmp/model.meta")
 
with tf.Session() as sess:
  # 再恢復(fù)參數(shù)
  saver.restore(sess, "/tmp/model")

以上這篇TensorFlow保存TensorBoard圖像操作就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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