Tensorflow深度学习的日常——day-3

1.可视化神经网络（TensorBoard）

在我们运行完程序后，图结构将以日志文件的形式保存到给定的路径下。

然后在命令行启动Tensorboard

tensorboard --logdir=C://Users//Administrator//Desktop//tensorboard

运行完上述代码后，我们可以得到一个ip》》》》http://SC-201706201654:6006

然后把其复制粘贴到浏览器打开就好

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2.可视化day_2 代码的神经网络的建造过程

代码：

运行结果图：

graphs

有graphs我们可以清晰的看到，学习器的神经结构

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3.可视化day_2神经网络的训练过程

上

下

训练结果：

（1）scalars结果图（主要看的loss,看看学习器训练有没有效果的）:

scalars

从图中我们可以看到loss的值越来越小，说明训练结果有效

(2)ditribution结果图：

 

(3)histograms结果图:

histograms

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4.Tensorflow-报错解决方案

(1)AttributeError: 'module' object has no attribute 'SummaryWriter'

    tf.train.SummaryWriter 改为：tf.summary.FileWriter

(2)AttributeError: 'module' object has no attribute 'summaries'

    tf.merge_all_summaries() 改为：summary_op = tf.summary.merge_all()

(3)AttributeError: 'module' object has no attribute 'histogram_summary'

    tf.histogram_summary() 改为：tf.summary.histogram()

(4)tf.scalar_summary() 改为：tf.summary.scalar()

(5)tf.image_summary() 改为：tf.summary.image()

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5.TensorFlow 编程训练7 在tensorboard中查看scalars、graphs、distributions、histograms

问题：先说一下遇到的一些问题，在实现了tensorboard可以显示graphs以后发现了一个问题，就是tensorboard无法显示scalars、distributions、histograms

解决：其实就是tensorflow的版本问题，升级到1.8发现用不了，报错，和之前的错误一样，因此我们要降到1.5