Tensorboard可视化操作详细步骤

Tensorboard使用方式

1. 在程序中调用tf.summary.scalar()操作准确率、损失等进行标量显示，例如：

tf.summary.scalar('loss', loss)

2. 调用tf.summary.merge_all()，将标量信息保存到磁盘；
3. 在训练过程中使用tf.summary.FileWriter('./logs/', sess.graph)操作将训练过程的日志文件存入logs目录下
4. 在tf.Session()中，将样本喂入模型，读取磁盘的信息，以便Tensorboard上显示，例如：
   train_summary = sess.run(merge_summary, feed_dict={x: train, y: target, keep: 1})。
   调用Tensorboard的具体过程为：
5. 运行程序，让模型开始训练；
6. 在命令提示符或者Anaconda Prompt中激活tensorflow的环境，即：activate tensorflow；
7. 在命令提示符或者Anaconda Prompt中输入：tensorboard --logdir=日志文件所在的目录，例如我的是：
   
8. 在浏览器中输入：http://127.0.0.1:6006，其中6006是默认端口，这样就可以看到模型的训练过程。