深度学习-CNN tensorflow 可视化

tf.summary模块的简介

在TensorFlow中，最常用的可视化方法有三种途径，分别为TensorFlow与OpenCv的混合编程、利用Matpltlib进行可视化、利用TensorFlow自带的可视化工具TensorBoard进行可视化。这三种方法，在前面博客中都有过比较详细的介绍。但是，TensorFlow中最重要的可视化方法是通过tensorBoard、tf.summary和tf.summary.FileWriter这三个模块相互合作来完成的。

tf.summary模块的定义位于summary.py文件中，该文件中主要定义了在进行可视化将要用到的各种函数，tf.summary包含的主要函数如下所示：

from __future__ import absolute_import

from __future__ import pision

from __future__ import print_function

from google.protobuf import json_format as _json_format

from tensorflow.core.framework.summary_pb2 import Summary

from tensorflow.core.framework.summary_pb2 import SummaryDescription

from tensorflow.core.util.event_pb2 import Event

from tensorflow.core.util.event_pb2 import SessionLog

from tensorflow.core.util.event_pb2 import TaggedRunMetadata

from tensorflow.python.eager import context as _context

from tensorflow.python.framework import dtypes as _dtypes

from tensorflow.python.framework import ops as _ops

from tensorflow.python.ops import gen_logging_ops as _gen_logging_ops

from tensorflow.python.ops import summary_op_util as _summary_op_util

from tensorflow.python.ops.summary_ops import tensor_summary

from tensorflow.python.summary.text_summary import text_summary as text

from tensorflow.python.summary.writer.writer import FileWriter

from tensorflow.python.summary.writer.writer_cache import FileWriterCache

from tensorflow.python.util import compat as _compat

from tensorflow.python.util.all_util import remove_undocumented

from tensorflow.python.util.tf_export import tf_export

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#模块说明:

# tf.summary中包含的主要函数

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def scalar(name, tensor, collections=None, family=None)

def image(name, tensor, max_outputs=3, collections=None, family=None)

def histogram(name, values, collections=None, family=None)

def audio(name, tensor, sample_rate, max_outputs=3, collections=None,family=None)

def merge(inputs, collections=None, name=None)

def merge_all(key=_ops.GraphKeys.SUMMARIES, scope=None)

def get_summary_description(node_def)

二 tf.summary模块中常用函数的说明：

1tf.summary.scalar函数的说明

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#函数原型:

# def scalar(name, tensor, collections=None, family=None)

#函数说明：

# [1

]输出一个含有标量值的Summary protocol buffer，这是一种能够被tensorboard模块解析的【结构化数据格式】

# [2]用来显示标量信息

# [3]用来可视化标量信息

# [4

]其实，tensorflow中的所有summmary操作都是对计算图中的某个tensor产生的单个summary protocol buffer，而

#          summary protocol buffer又是一种能够被tensorboard解析并进行可视化的结构化数据格式

#       虽然，上面的四种解释可能比较正规，但是我感觉理解起来不太好，所以，我将tf.summary.scalar()函数的功能理解为：

# [1

]将【计算图】中的【标量数据】写入TensorFlow中的【日志文件】，以便为将来tensorboard的可视化做准备

#参数说明：

# [1]name :一个节点的名字，如下图红色矩形框所示

# [2]tensor:要可视化的数据、张量

#主要用途：

# 一般在画loss曲线和accuary曲线时会用到这个函数。

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具体的使用方法如下所示：

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#函数说明：

# 生成【变量】的监控信息，并将生成的监控信息写入【日志文件】

#参数说明：

# [1]var :需要【监控】和【记录】运行状态的【张量】

# [2]name:给出了可视化结果中显示的图表名称

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def variable_summaries(var,name):

with tf.name_scope('summaries'):

#【1】通过tf.summary.histogram()

tf.summary.histogram(name,var)

mean = tf.reduce_mean(var)

tf.summary.scalar('mean/'+name,mean)

stddev = tf.sqrt(tf.reduce_mean(tf.square(var-mean)))

tf.summary.scalar('stddev/'+name,stddev)

2tf.summary.image函数的说明

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#函数原型:

# def image(name, tensor, max_outputs=3, collections=None, family=None)

#函数说明：

# [1]输出一个包含图像的summary,这个图像是通过一个4维张量构建的，这个张量的四个维度如下所示：

# [batch_size,height, width, channels]

# [2]其中参数channels有三种取值：

# [1]1: `tensor` is interpreted as Grayscale,如果为1，那么这个张量被解释为灰度图像

# [2]3: `tensor` is interpreted as RGB,如果为3，那么这个张量被解释为RGB彩色图像

# [3]4: `tensor` is interpreted as Grayscale,如果为4，那么这个张量被解释为RGBA四通道图像

# [3

]输入给这个函数的所有图像必须规格一致(长，宽，通道，数据类型)，并且数据类型必须为uint8，即所有的像素值在

# [0,255]这个范围

#       虽然，上面的三种解释可能比较正规，但是我感觉理解起来不太好，所以，我将tf.summary.image()函数的功能理解为：

# [1

]将【计算图】中的【图像数据】写入TensorFlow中的【日志文件】，以便为将来tensorboard的可视化做准备

#

#参数说明：

# [1]name :一个节点的名字，如下图红色矩形框所示

# [2

]tensor:要可视化的图像数据，一个四维的张量，元素类型为uint8或者float32，维度为[batch_size, height,

# width, channels]

# [3]max_outputs:输出的通道数量，可以结合下面的示例代码进行理解

#主要用途：

# 一般用在神经网络中图像的可视化

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示例代码如下所示：

def main(argv=None):

#【1】从磁盘加载数据

mnist = input_data.read_data_sets('F:/MnistSet/',one_hot=True)

#【2

】定义两个【占位符】，作为【训练样本图片/此块样本作为特征向量存在】和【类别标签】的输入变量，并将这些占位符存在命名空间input中

with tf.name_scope('input'):

x = tf.placeholder('float', [None, 784],name='x-input')

y_ = tf.placeholder('float', [None, 10], name='y-input')

#【2

】将【输入的特征向量】还原成【图片的像素矩阵】，并通过tf.summary.image函数定义将当前图片信息作为写入日志的操作

with tf.name_scope('input_reshape'):

image_shaped_input = tf.reshape(x,[-1,28,28,1])

tf.summary.image('input',image_shaped_input,10)

3 tf.summary.histogram函数的说明

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#函数原型:

# def histogram(name, values, collections=None, family=None)

#函数说明：

# [1]用来显示直方图信息

# [2

]添加一个直方图的summary,它可以用于可视化您的数据的分布情况，关于TensorBoard中直方图更加具体的信息可以在

# 下面的链接https://www.tensorflow.org/programmers_guide/tensorboard_histograms中获取

#

#       虽然，上面的两种解释可能比较正规，但是我感觉理解起来不太好，所以，我将tf.summary.histogram()函数的功能理解为：

# [1

]将【计算图】中的【数据的分布/数据直方图】写入TensorFlow中的【日志文件】，以便为将来tensorboard的可视化做准备

#参数说明：

# [1]name :一个节点的名字，如下图红色矩形框所示

# [2]values:要可视化的数据，可以是任意形状和大小的数据

#主要用途：

# 一般用来显示训练过程中变量的分布情况

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示例代码如下所示：

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#函数说明：

# 生成一层全连接层神经网络

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def nn_layer(input_tensor,input_dim,output_dim,layer_name,act=tf.nn.relu):

with tf.name_scope(layer_name):

with tf.name_scope('weights'):

weights = tf.Variable(tf.truncated_normal([input_dim,output_dim],stddev=0.1))

variable_summaries(weights,layer_name+'/weights')

with tf.name_scope('biases'):

biases = tf.Variable(tf.constant(0.0,shape=[output_dim]))

variable_summaries(biases,layer_name+'/biases')

with tf.name_scope('Wx_plus_b'):

preactivate = tf.matmul(input_tensor,weights)+biases

tf.summary.histogram(layer_name+'/pre_activvations',preactivate)

activations = act(preactivate,name='activation')

tf.summary.histogram(layer_name+'/activations',activations)

return activations

4 tf.summary.函数的说明

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#函数原型:

# def merge_all(key=_ops.GraphKeys.SUMMARIES, scope=None)

#函数说明：

# [1]将之前定义的所有summary整合在一起

# [2]和TensorFlow中的其他操作类似，tf.summary.scalar、tf.summary.histogram、tf.summary.image函数也是一个

#          op，它们在定义的时候，也不会立即执行，需要通过sess.run来明确调用这些函数。因为，在一个程序中定义的写日志操作

#          比较多，如果一一调用，将会十分麻烦，所以Tensorflow提供了tf.summary.merge_all()函数将所有的summary整理在一

#          起。在TensorFlow程序执行的时候，只需要运行这一个操作就可以将代码中定义的所有【写日志操作】执行一次，从而将

# 所有的日志写入【日志文件】。

#

#参数说明：

# [1]key : 用于收集summaries的GraphKey，默认的为GraphKeys.SUMMARIES

# [2]scope：可选参数

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5 tf.summary.FileWriter类的说明

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#类定义原型:

# class FileWriter(SummaryToEventTransformer)

#类说明：

# [1]将Summary protocol buffers写入磁盘文件

# [2]FileWriter类提供了一种用于在给定目录下创建事件文件的机制，并且将summary数据写入硬盘

#构造函数：

# def __init__(self,logdir,graph=None,max_queue=10,flush_secs=120,graph_def=None,filename_suffix=None):

#参数说明：

# [1]self : 类对象自身

# [2]logdir：用于存储【日志文件】的目录

# [3]graph : 将要存储的计算图

#应用示例：

#       summary_writer = tf.summary.FileWriter(SUMMARY_DIR,sess.graph)：创建一个FileWrite的类对象，并将计算图

# 写入文件

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示例代码如下所示：

merged = tf.summary.merge_all()

#【8】创建回话Session

with tf.Session() as sess:

#【9】实例化一个FileWriter的类对象，并将当前TensoirFlow的计算图写入【日志文件】

summary_writer = tf.summary.FileWriter(SUMMARY_DIR,sess.graph)

#【10】Tensorflow中创建的变量，在使用前必须进行初始化，下面这个为初始化函数

tf.global_variables_initializer().run()

#【11】开始训练

for i in range(TRAIN_STEPS):

xs,ys = mnist.train.next_batch(BATCH_SIZE)

#【12】运行训练步骤以及所有的【日志文件生成操作】，得到这次运行的【日志文件】。

summary,_,acc = sess.run([merged,train_step,accuracy],feed_dict={x:xs,y_:ys})

print('Accuracy at step %s: %s' % (i, acc))

#【13

】将所有的日志写入文件，TensorFlow程序就可以那这次运行日志文件，进行各种信息的可视化

summary_writer.add_summary(summary,i)

summary_writer.close()

6add_summary函数的说明

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#函数原型：

# def add_summary(self, summary, global_step=None)

#函数说明:

# [1]该函数是tf.summary.FileWriter父类中的成员函数

# [2]将一个`Summary` protocol buffer添加到事件文件，写入事件文件

#参数说明：

# [1]self : 类对象自身

# [2]summary：将要写入的summary

# [3

]graph  : global_step,当前迭代的轮数，需要注意的是，如果没有这个参数，那么scalar的summary将会成为一条直线

#应用示例：

# summary_writer.add_summary(summary,i)

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