内容纲要
1、tf.summar.scalar函数
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#函数原型:
# def scalar(name, tensor, collections=None, family=None)
#函数说明：
# [1]输出一个含有标量值的Summary protocol buffer，这是一种能够被tensorboard模块解析的【结构化数据格式】
# [2]用来显示标量信息
# [3]用来可视化标量信息
# [4]其实，tensorflow中的所有summmary操作都是对计算图中的某个tensor产生的单个summary protocol buffer，而
# summary protocol buffer又是一种能够被tensorboard解析并进行可视化的结构化数据格式
# 虽然，上面的四种解释可能比较正规，但是我感觉理解起来不太好，所以，我将tf.summary.scalar()函数的功能理解为：
# [1]将【计算图】中的【标量数据】写入TensorFlow中的【日志文件】，以便为将来tensorboard的可视化做准备
#参数说明：
# [1]name :一个节点的名字，如下图红色矩形框所示
# [2]tensor:要可视化的数据、张量
#主要用途：
# 一般在画loss曲线和accuary曲线时会用到这个函数。
具体的使用方法如下所示：
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#函数说明：
# 生成【变量】的监控信息，并将生成的监控信息写入【日志文件】
#参数说明：
# [1]var :需要【监控】和【记录】运行状态的【张量】
# [2]name:给出了可视化结果中显示的图表名称
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def variable_summaries(var,name):
with tf.name_scope('summaries'):
#【1】通过tf.summary.histogram()
tf.summary.histogram(name,var)
mean = tf.reduce_mean(var)
tf.summary.scalar('mean/'+name,mean)
stddev = tf.sqrt(tf.reduce_mean(tf.square(var-mean)))
tf.summary.scalar('stddev/'+name,stddev)
2 tf.summary.image函数的说明
#函数原型: <br />def image(name, tensor, max_outputs=3, collections=None, family=None)<br />#函数说明：<br /> # [1]输出一个包含图像的summary,这个图像是通过一个4维张量构建的，这个张量的四个维度如下所示：<br /> # [batch_size,height, width, channels] <br /> # [2]其中参数channels有三种取值：<br /> # [1]1: `tensor` is interpreted as Grayscale,如果为1，那么这个张量被解释为灰度图像 <br /> # [2]3: `tensor` is interpreted as RGB,如果为3，那么这个张量被解释为RGB彩色图像 <br /> # [3]4: `tensor` is interpreted as Grayscale,如果为4，那么这个张量被解释为RGBA四通道图像 <br /> # [3]输入给这个函数的所有图像必须规格一致(长，宽，通道，数据类型)，并且数据类型必须为uint8，即所有的像素值在<br /> # [0,255]这个范围 <br /># 虽然，上面的三种解释可能比较正规，但是我感觉理解起来不太好，所以，我将tf.summary.image()函数的功能理解为：<br /># 将【计算图】中的【图像数据】写入TensorFlow中的【日志文件】，以便为将来tensorboard的可视化做准备<br /> # #参数说明： <br /> # [1]name :一个节点的名字，如下图红色矩形框所示 <br /> # [2]tensor:要可视化的图像数据，一个四维的张量，元素类型为uint8或者float32，维度为[batch_size, height, <br /> # width, channels] <br /> # [3]max_outputs:输出的通道数量，可以结合下面的示例代码进行理解 <br /> #主要用途： # 一般用在神经网络中图像的可视化 <br />
具体的使用方法如下所示：
def main(argv=None):
#【1】从磁盘加载数据
mnist = input_data.read_data_sets('F:/MnistSet/',one_hot=True)
#【2】定义两个【占位符】，作为【训练样本图片/此块样本作为特征向量存在】和【类别标签】的输入变量，并将这些占位符存在命名空间input中
with tf.name_scope('input'):
x = tf.placeholder('float', [None, 784],name='x-input')
y_ = tf.placeholder('float', [None, 10], name='y-input')
#【2】将【输入的特征向量】还原成【图片的像素矩阵】，并通过tf.summary.image函数定义将当前图片信息作为写入日志的操作
with tf.name_scope('input_reshape'):
image_shaped_input = tf.reshape(x,[-1,28,28,1])
tf.summary.image('input',image_shaped_input,10)
3 tf.summary.函数的说明
#======================================================================================================== #函数原型: # def merge_all(key=_ops.GraphKeys.SUMMARIES, scope=None) #函数说明： # [1]将之前定义的所有summary整合在一起 # [2]和TensorFlow中的其他操作类似，tf.summary.scalar、tf.summary.histogram、tf.summary.image函数也是一个 # op，它们在定义的时候，也不会立即执行，需要通过sess.run来明确调用这些函数。因为，在一个程序中定义的写日志操作 # 比较多，如果一一调用，将会十分麻烦，所以Tensorflow提供了tf.summary.merge_all()函数将所有的summary整理在一 # 起。在TensorFlow程序执行的时候，只需要运行这一个操作就可以将代码中定义的所有【写日志操作】执行一次，从而将 # 所有的日志写入【日志文件】。 # #参数说明： # [1]key : 用于收集summaries的GraphKey，默认的为GraphKeys.SUMMARIES # [2]scope：可选参数
4 tf.summary.FileWriter类的说明
#======================================================================================================== #类定义原型: # class FileWriter(SummaryToEventTransformer) #类说明： # [1]将Summary protocol buffers写入磁盘文件 # [2]FileWriter类提供了一种用于在给定目录下创建事件文件的机制，并且将summary数据写入硬盘 #构造函数： # def __init__(self,logdir,graph=None,max_queue=10,flush_secs=120,graph_def=None,filename_suffix=None): #参数说明： # [1]self : 类对象自身 # [2]logdir：用于存储【日志文件】的目录 # [3]graph : 将要存储的计算图 #应用示例： # summary_writer = tf.summary.FileWriter(SUMMARY_DIR,sess.graph)：创建一个FileWrite的类对象，并将计算图 # 写入文件 #========================================================================================================[/python]
示例代码如下所示：
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