首页 > 其他 > 详细

tensorflow的作用域和图

时间:2019-04-16 19:46:32      阅读:122      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

作用域主要用来不用重复定义变量,另外就是用与画图

import tensorflow as tf

‘‘‘
可视化
tf.summary.scalar  添加一个标量
tf.summary.audio 添加一个音频变量
tf.summary.image 添加一个图片变量
tf.summary.histogram 添加一个直方图变量
tf.summary.test 添加一个字符串类型的变量
‘‘‘

‘‘‘
后台执行命令
tensorboard --logdir ~/PycharmProjects/tensorflow/resutl
看到启动了一个6006的端口
‘‘‘

‘‘‘
代码部分
‘‘‘
#定义使用cpu
with tf.device(/cpu:0):
    #定义作用域名字为‘foo‘
    with tf.variable_scope(foo):
        #初始化一个值
        x_init1 = tf.get_variable(init_x,[10],tf.float32,initializer=tf.random_normal_initializer())[0]
        x = tf.Variable(initial_value=x_init1,name=x)
        y = tf.placeholder(dtype=tf.float32,name=y)
        z = x + y

    with  tf.variable_scope(bar):
        a = tf.constant(3.0) + 4.0

    w = z * a

#开始记录信息
tf.summary.scalar(scalar_init_x,x_init1)
tf.summary.scalar(name=scalar_x,tensor=x)
tf.summary.scalar(scalar_z,z)
tf.summary.scalar(scalar_w,w)

assign_op = tf.assign(x,x + 1.0)
with tf.control_dependencies([assign_op]):
    with tf.device(/cpu:0):
        out = x * y
    tf.summary.scalar(scalar_y,y)

with tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) as sess:
    # merger all summary
    merged_summary = tf.summary.merge_all()
    #得到输出的文件对象
    writer = tf.summary.FileWriter(./result,sess.graph)

    #初始化
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    #print
    for i in range(1,5):
        summary,r_out,r_x,r_w = sess.run([merged_summary,out,x,w],feed_dict={y:i})
        writer.add_summary(summary,i)
        print("{},{},{}".format(r_out,r_x,r_w))

 

tensorflow的作用域和图

原文:https://www.cnblogs.com/allen-GC/p/10719451.html

(0)
(0)
   
举报
评论 一句话评论(0
关于我们 - 联系我们 - 留言反馈 - 联系我们:wmxa8@hotmail.com
© 2014 bubuko.com 版权所有
打开技术之扣,分享程序人生!