tensorboard–logdir的使用指南

一、基本介紹

TensorBoard是TensorFlow的一個可視化工具，可以用來展示訓練的模型結構、訓練過程中的參數和網絡參數的分佈等等。而tensorboard–logdir則是TensorBoard中最常用的命令之一，它指定了TensorBoard要加載哪個目錄下的日誌文件。

二、常用場景

1、訓練一個模型

python train.py --logdir=path/to/logdir

2、從已經存在的日誌文件中恢復模型

python train.py --logdir=path/to/logdir --restore=true

3、使用TensorBoard可視化模型訓練過程

tensorboard --logdir=path/to/logdir

三、使用方法

1、訓練模型並創建日誌文件

如下所示，使用TensorFlow訓練一個模型，並在指定的目錄下創建日誌記錄文件：

import tensorflow as tf

# ...

# Create a summary writer
writer = tf.summary.FileWriter(logdir)
# ...

2、使用tensorboard–logdir加載日誌文件

在終端中使用以下命令，啟動TensorBoard，使用tensorboard–logdir加載所需目錄下的日誌文件：

tensorboard --logdir=path/to/logdir

3、在瀏覽器中查看可視化圖表

在瀏覽器中打開http://localhost:6006/，即可查看TensorBoard可視化展示的模型訓練情況。

四、高級用法

1、同時記錄多個日誌文件

在訓練多個模型或者在不同的時間段內訓練同一個模型時，可以使用如下所示的代碼，同時記錄多個日誌文件：

writer1 = tf.summary.FileWriter(logdir1)
writer2 = tf.summary.FileWriter(logdir2)
# ...

2、使用命名空間

可以使用命名空間對TensorBoard中的可視化數據進行分組、分類。代碼如下：

import tensorflow as tf

with tf.name_scope('summaries'):
    tf.summary.scalar('loss', loss)
    tf.summary.scalar('accuracy', accuracy)
    tf.summary.histogram('histogram_loss', loss)
    summary_op = tf.summary.merge_all()

# ...

merged_summary = sess.run(summary_op, feed_dict=feed_dict_for_batch)
writer.add_summary(merged_summary, global_step=step)

3、使用協程

可以使用協程並行地訓練多個模型，並將日誌記錄文件合併到同一個目錄中，以供TensorBoard可視化工具處理。代碼如下：

import tensorflow as tf
import os

# ...

def train(logdir):
    # ...
    writer = tf.summary.FileWriter(logdir)
    # ...

def parallel_train():
    logdir_base = "/tmp/demo"
    for i in range(4):
        logdir = os.path.join(logdir_base, "model%d" % i)
        pid = os.fork()
        if pid == 0:
            train(logdir)
            exit()
        else:
            print("Started process %d" % pid)
    os.wait()

# ...

五、注意事項

1、tensorboard–logdir需要指定TensorBoard要加載哪個目錄下的日誌文件。

2、多步驟訓練時，需在TensorFlow的Graph中使用不同的命名空間，並將每個步驟的輸出對TensorFlow的Summary操作，然後將結果輸出到指定目錄下的日誌文件中。

3、定義完TensorFlow Graph之後，需要在Session的上下文中打開一個Summary Writer，並在每個步驟結束時調用Writer進行日誌記錄。