Tensorboard 사용하기

텐서보드의 실행은

tensorboard --logdir=path/to/log-directory

여기서 --logdir=path/to/log-directory 은 로그가 저장되어 있는 주소 입니다.

당연한 것 이지만 저는 여기서 헷깔렸는데

명령어 프롬프트가 현재 위치한 곳에 주소에서 부터 상대 주소로 경로가 지정됩니다.

그러니까 위에 처럼 명령어를 사용하면

c:\window\system32\path\to\log-directory 에 저장된 파일을 사용한다는 의미 입니다.

해당 주소로 들어가면 Tensorboard 가 실행 됩니다.

로그가 없으므로 빈 Tensorboard가 실행 됩니다.

점 찍는 예제와 선을 긋는 예제를 아래 블로그에서 도움 받아 실행 해 보았습니다.

http://pythonkim.tistory.com/39

점 찍기

import tensorflow as tf

a = tf.constant(3.0)

b = tf.constant(5.0)

c = a * b

# tensorboard에 point라는 이름으로 표시됨

c_summary = tf.summary.scalar("point", c)

merged = tf.summary.merge_all()

with tf.Session() as sess:

    writer =tf.summary.FileWriter("./board/sample_2", sess.graph)

    result = sess.run([merged])

    tf.global_variables_initializer().run()

    writer.add_summary(result[0])

이렇게 하면 현재 코드가 작성되는 폴더에

board라는 폴더가 생기고 그 밑에 sample_2 라는 폴더에 Tensorboard 데이터가 저장됩니다.

텐서 보드를 실행 시킬 때는

1. 해당 아나콘다 환경을 활성화 하고

2. 텐서보드 데이터가 저장된 경로로 이동해서

3. 텐서보드를 실행

하면 됩니다.

실행결과는 출력된 주소에 들어가보면 되고

의도한대로 3*5=15에 점이 찍힙니다.

선 긋기

import tensorflow as tf

X = tf.placeholder(tf.float32)

Y = tf.placeholder(tf.float32)

add = tf.add(X, Y)

mul = tf.mul(X, Y)

# step 1: node 선택

add_hist = tf.summary.scalar("add_scalar", add)

mul_hist = tf.summary.scalar("mul_scalar", mul)

# step 2: summary 통합. 두 개의 코드 모두 동작.

merged = tf.summary.merge_all()

# merged = tf.merge_summary([add_hist, mul_hist])

with tf.Session() as sess:

    init = tf.global_variables_initializer()

    sess.run(init)

    # step 3: writer 생성

    writer = tf.summary.FileWriter("./board/sample_3", sess.graph)

    for step in range(100):

        # step 4: 노드 추가

        summary = sess.run(merged, feed_dict={X: step * 1.0, Y: 2.0})

        writer.add_summary(summary, step)