利用Tensorboard绘制网络识别准确率和loss曲线实例
废话不多说，直接上代码看吧！
importtensorflowastf
fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data
#载入数据集
mnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot=True)
#每个批次的大小和总共有多少个批次
batch_size=100
n_batch=mnist.train.num_examples//batch_size
#定义函数
defvariable_summaries(var):
withtf.name_scope('summaries'):
mean=tf.reduce_mean(var)
tf.summary.scalar('mean',mean)#平均值
withtf.name_scope('stddev'):
stddev=tf.sqrt(tf.reduce_mean(tf.square(var-mean)))
tf.summary.scalar('stddev',stddev)#标准差
tf.summary.scalar('max',tf.reduce_max(var))
tf.summary.scalar('min',tf.reduce_min(var))
tf.summary.histogram('histogram',var)#直方图
#命名空间
withtf.name_scope("input"):
#定义两个placeholder
x=tf.placeholder(tf.float32,[None,784],name="x_input")
y=tf.placeholder(tf.float32,[None,10],name="y_input")
withtf.name_scope("layer"):
#创建一个简单的神经网络
withtf.name_scope('weights'):
W=tf.Variable(tf.zeros([784,10]),name='W')
variable_summaries(W)
withtf.name_scope('biases'):
b=tf.Variable(tf.zeros([10]),name='b')
variable_summaries(b)
withtf.name_scope('wx_plus_b'):
wx_plus_b=tf.matmul(x,W)+b
withtf.name_scope('softmax'):
prediction=tf.nn.softmax(wx_plus_b)
withtf.name_scope('loss'):
#交叉熵代价函数
loss=tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y,logits=prediction))
tf.summary.scalar('loss',loss)
withtf.name_scope('train'):
#使用梯度下降法
train_step=tf.train.GradientDescentOptimizer(0.2).minimize(loss)
#初始化变量
init=tf.global_variables_initializer()
withtf.name_scope('accuracy'):
withtf.name_scope('correct_prediction'):
#结果存放在一个布尔型列表中
correct_prediction=tf.equal(tf.argmax(y,1),tf.argmax(prediction,1))#argmax返回一维张量中最大的值所在的位置
withtf.name_scope('accuracy'):
#求准确率
accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32))
tf.summary.scalar('accuracy',accuracy)
#合并所有的summary
merged=tf.summary.merge_all()
withtf.Session()assess:
sess.run(init)
writer=tf.summary.FileWriter("log/",sess.graph)#写入到的位置
forepochinrange(51):
forbatchinrange(n_batch):
batch_xs,batch_ys=mnist.train.next_batch(batch_size)
summary,_=sess.run([merged,train_step],feed_dict={x:batch_xs,y:batch_ys})
writer.add_summary(summary,epoch)
acc=sess.run(accuracy,feed_dict={x:mnist.test.images,y:mnist.test.labels})
print("epoch"+str(epoch)+"acc"+str(acc))
运行程序，打开命令行界面，切换到log所在目录，输入
tensorboard--logdir=--logdir=C:\Users\Administrator\Desktop\Python\log
接着会返回一个链接，类似http://PC-20160926YCLU:6006
打开谷歌浏览器或者火狐，输入网址即可查看搭建的网络结构以及识别准确率和损失函数的曲线图。
注意：如果对网络进行更改之后，在运行之前应该先删除log下的文件，在Jupyter中应该选择Kernel----->Restar&RunAll,否则新网络会和之前的混叠到一起。因为每次的网址都是一样的，在浏览器刷新页面即可。
以上这篇利用Tensorboard绘制网络识别准确率和loss曲线实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持毛票票。
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