tensorboard網路結構

import tensorflow as tf

import numpy as np
...out = tf.layers.conv2d(x,filter_nums,filter_size,use_bias=false,
kernel_initializer=tf.truncated_normal_initializer(),
padding='same',activation=none,name = 'conv1') #函式的name
...with tf.name_scope('input'): #空間範圍的name
image_x = tf.placeholder(imagename_array.dtype,[none],name='image_x') #函式的name
label_y = tf.placeholder(label_agen_array.dtype,[none,7,7,6],name='label_y') #函式的name
istraing = tf.placeholder(tf.bool,name='istraing') #函式的name
...with tf.session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
writer = tf.summary.filewriter('logs/',sess.graph) #'logs/'是寫入路徑，sess.graph表示將圖寫入，所以不需要訓練

首先，在with tf.name_scope(『one name』):下縮排的opration的name帶有』one name』的字首;

然後，我們將圖寫入磁碟：writer = tf.summary.filewriter(『logs/』,sess.graph) ，在log資料夾下，可以發現其生成的檔案，檔名如：events.out.tfevents.***x;

最後，利用tensorboard檢視網路結構，在ubuntu環境下，ctrl+alt+t開啟終端進入對應資料夾並執行：

tensorboard --logdir ./logs

tensorboard 1.13.1 at http://chenchaopeng-system-product-name:6006 (press ctrl+c to quit)

5 2Tensorboard網路結構

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GPRS網路結構

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