神经网络实战记录10—调参技巧1—可视化（基于VGGNet）

1.生成tensorboard需要做的事情：

2.步骤：
第一步：指定面板图上显示的变量：
（1）指定loss和accuracy的总结：

（2）给输入图像建立总结：
输入图像不是一个值，而是一个32*32的3通道的图像，但是x_image因为是一个归一化后的值，所以在之前需要做一个变换，这个变换就是归一化的逆过程：

（3）建立merged_summary：

以上，第一步完成 ~
第二步： 训练过程中将这些变量计算出来，输出到文件中：
（1）指定要输入到哪个文件：
在tensorflow里只需指定文件夹即可：


（2）计算指定的summary：
建立两个writer：

定义每100次计算一次summary：

因为列表在实现过程中是变化的，所以需要定义一个变化的值：

即模等于0的时候才需要计算summary，否则就不需要：
将训练和测试的summary分别计算并输入到文件中：

其他：

如果需多打印一下summary的值，可以建立一个功能性的函数：
比如：计算均值、平方差、最大值、最小值、直方图：

将这些函数应用到计算图的各个节点中去，就可以在tensorboard中看到各个节点的统计量了：
第三步：文件解析：
（win10环境下）
TensorBoard打开方法：
https://blog.csdn.net/Rainy008/article/details/84932028

https://blog.csdn.net/SPACESTUDIO/article/details/89288851

程序训练完以后会在文件目录下生成文件夹：

里面有train和test子文件夹，然后再cmd中输入如图即可在浏览器中复制网址打开tensorboard：

特别注意在cmd中必须要先进入执行训练程序的文件夹才能执行tensorboard的命令，在
后面跟的这个地址是可视化文件生成的地址，不要弄混淆了。
还有，如果报错提示找不到tensorboard命令，注意一定要从tensorflow的环境里进入再执行命令即可~

以上~

其他：smooting的值一般设置为0.6