TensorBoard简介

Tensorflow发布包中提供了TensorBoard,用于展示Tensorflow任务在计算过程中的Graph、定量指标图以及附加数据。大致的效果如下所示,

TensorBoard工作机制

TensorBoard 通过读取 TensorFlow 的事件文件来运行。TensorFlow 的事件文件包括了你会在 TensorFlow 运行中涉及到的主要数据。关于TensorBoard的详细介绍请参考TensorBoard:可视化学习。下面做个简单介绍。

Tensorflow的API中提供了一种叫做Summary的操作,用于将Tensorflow计算过程的相关数据序列化成字符串Tensor。例如标量数据的图表scalar_summary或者梯度权重的分布histogram_summary

通过tf.train.SummaryWriter来将序列化后的Summary数据保存到磁盘指定目录(通过参数logdir指定)。此外,SummaryWriter构造函数还包含了一个可选参数GraphDef,通过指定该参数,可以在TensorBoard中展示Tensorflow中的Graph(如上图所示)。

大致的代码框架如下所示:

merged_summary_op = tf.merge_all_summaries()
summary_writer = tf.train.SummaryWriter('/tmp/mnist_logs', sess.graph)
total_step = 0
while training:
total_step += 1
session.run(training_op)
if total_step % 100 == 0:
summary_str = session.run(merged_summary_op)
summary_writer.add_summary(summary_str, total_step)

启动TensorBoard的命令如下,

python tensorflow/tensorboard/tensorboard.py --logdir=/tmp/mnist_logs

其中--logdir命令行参数指定的路径必须跟SummaryWriter的logdir参数值保持一致,TensorBoard才能够正确读取到Tensorflow的事件文件。

启动Tensorflow后,我们在浏览器中输入http://localhost:6006 即可访问TensorBoard页面了。

通过MNIST实例来验证TensorBoard

tensorflow/tensorflow的源代码目录tensorflow/examples/tutorials/mnist目录下提供了手写数字MNIST识别样例代码。该样例代码同样包含了SummaryWriter的相关代码,我们可以使用该样例代码来验证一下TensorBoard的效果。

首先,克隆一下tensorflow的代码库到本地,

$ git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git
$ cd tensorflow/examples/tutorials/mnist/
$ emacs fully_connected_feed.py

对fully_connected_feed.py的代码做一下下面两个地方的修改:

  1. 将29、30行的import语句修改一下

    import input_data
    import mnist
  2. 将154行的FLAGS.train_dir修改成'/opt/tensor':

    # Instantiate a SummaryWriter to output summaries and the Graph.
    summary_writer = tf.train.SummaryWriter('/opt/tensor', sess.graph)

样例代码准备好了,下面我们如何启动TensorBoard。

Tensorflow官方的Docker镜像tensorflow/tensorflow提供了一个可快速使用Tensorflow的途径。不过该镜像默认启动的是jupyter。我们通过下面命令通过该镜像启动TensorBoard,并且将我们准备好的MNIST样例代码通过volume挂载到容器中。

lienhuadeMacBook-Pro:tensorflow lienhua34$ docker run -d -p : --name=tensorboard -v /Users/lienhua34/Programs/python/tensorflow/tensorflow/examples/tutorials/mnist:/tensorflow/mnist tensorflow/tensorflow tensorboard --logdir=/opt/tensor
50eeb7282f60c10ed52d26f34feeb3472cf36d83c546357801c45e14939adf1a
lienhuadeMacBook-Pro:tensorflow lienhua34$
lienhuadeMacBook-Pro:tensorflow lienhua34$ docker ps -a
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
50eeb7282f60 tensorflow/tensorflow "tensorboard --logdir" minutes ago Up seconds 0.0.0.0:->/tcp, /tcp tensorboard

此时,我们在浏览器中输入http://localhost:6006/ ,得到下面的效果,

因为我们还没有运行MNIST的样例代码,所以TensorBoard提示没有数据。下面我们将进入tensorboard容器中运行MNIST的样例代码,

lienhuadeMacBook-Pro:tensorflow lienhua34$ docker exec -ti tensorboard /bin/bash
root@50eeb7282f60:/notebooks# cd /tensorflow/mnist/
root@50eeb7282f60:/tensorflow/mnist# python fully_connected_feed.py
Extracting data/train-images-idx3-ubyte.gz
Extracting data/train-labels-idx1-ubyte.gz
Extracting data/t10k-images-idx3-ubyte.gz
Extracting data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
Step : loss = 2.31 (0.010 sec)
Step : loss = 2.13 (0.007 sec)
Step : loss = 1.90 (0.008 sec)
Step : loss = 1.56 (0.008 sec)
Step : loss = 1.37 (0.007 sec)
Step : loss = 0.99 (0.005 sec)
Step : loss = 0.82 (0.004 sec)
Step : loss = 0.77 (0.004 sec)
Step : loss = 0.83 (0.004 sec)
Step : loss = 0.54 (0.004 sec)
Training Data Eval:
Num examples: Num correct: Precision @ : 0.8555
Validation Data Eval:
Num examples: Num correct: Precision @ : 0.8606
Test Data Eval:
Num examples: Num correct: Precision @ : 0.8639
Step : loss = 0.52 (0.010 sec)
Step : loss = 0.58 (0.444 sec)
Step : loss = 0.44 (0.005 sec)
Step : loss = 0.42 (0.005 sec)
Step : loss = 0.69 (0.005 sec)
Step : loss = 0.43 (0.004 sec)
Step : loss = 0.43 (0.006 sec)
Step : loss = 0.39 (0.004 sec)
Step : loss = 0.34 (0.004 sec)
Step : loss = 0.34 (0.004 sec)
Training Data Eval:
Num examples: Num correct: Precision @ : 0.8953
Validation Data Eval:
Num examples: Num correct: Precision @ : 0.9012
Test Data Eval:
Num examples: Num correct: Precision @ : 0.8987
root@50eeb7282f60:/tensorflow/mnist# ls -l /opt/tensor
total
-rw-r--r-- root root Oct : events.out.tfevents..50eeb7282f60

通过上面的运行结果,我们看到MNIST样例代码正常运行,而且在/opt/tensor目录下也生成了Tensorflow的事件文件events.out.tfevents.1477407177.50eeb7282f60。此时我们刷新一下TensorBoard的页面,看到的效果如下,

如果想看到TensorBoard展示的丰富信息,可以使用mnist目录下的mnist_with_summaries.py文件。

(done)

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