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Tensorboard 可视化好帮手 2

作者: 灰猫编辑: UnityTutorial 2016-11-03

学习资料:

相关代码
为 TF 2017 打造的新版可视化教学代码

要点 ¶

注意: 本节内容会用到浏览器, 而且与 tensorboard 兼容的浏览器是 “Google Chrome”. 使用其他的浏览器不保证所有内容都能正常显示.

上一篇讲到了如何可视化TesorBorad整个神经网络结构的过程。其实tensorboard还可以可视化训练过程( biase变化过程) , 这节重点讲一下可视化训练过程的图标是如何做的。请看下图, 这是如何做到的呢？

在histograms里面我们还可以看到更多的layers的变化:

（P.S. 灰猫使用的 tensorflow v1.1 显示的效果可能和视频中的不太一样，但是 tensorboard 的使用方法的是一样的。）

这里还有一个events , 在这次练习中我们会把整个训练过程中的误差值（loss）在event里面显示出来, 甚至你可以显示更多你想要显示的东西.

好了, 开始练习吧, 本节内容包括:

制作输入源 ¶

由于这节我们观察训练过程中神经网络的变化, 所以首先要添一些模拟数据. Python 的 numpy 工具包可以帮助我们制造一些模拟数据. 所以我们先导入这个工具包:

import tensorflow as tf
import numpy as np

然后借助 np 中的 np.linespace() 产生随机的数字, 同时为了模拟更加真实我们会添加一些噪声, 这些噪声是通过 np.random.normal() 随机产生的.

 ## make up some data
 x_data= np.linspace(-1, 1, 300, dtype=np.float32)[:,np.newaxis]
 noise=  np.random.normal(0, 0.05, x_data.shape).astype(np.float32)
 y_data= np.square(x_data) -0.5+ noise

输入源的问题解决之后, 我们开始制作对Weights和biases的变化图表吧. 我们期望可以做到如下的效果, 那么首先从 layer1/weight 做起吧

这个效果是如何做到的呢,请看下一个标题

在 layer 中为 Weights, biases 设置变化图表 ¶

通过上图的观察我们发现每个 layer 后面有有一个数字: layer1 和layer2

于是我们在 add_layer() 方法中添加一个参数 n_layer,用来标识层数, 并且用变量 layer_name 代表其每层的名名称, 代码如下:

def add_layer(
    inputs , 
    in_size, 
    out_size,
    n_layer, 
    activation_function=None):
    ## add one more layer and return the output of this layer
    layer_name='layer%s'%n_layer  ## define a new var
    ## and so on ……

接下来,我们层中的Weights设置变化图, tensorflow中提供了tf.histogram_summary()方法,用来绘制图片, 第一个参数是图表的名称, 第二个参数是图表要记录的变量

def add_layer(inputs , 
            in_size, 
            out_size,n_layer, 
            activation_function=None):
    ## add one more layer and return the output of this layer
    layer_name='layer%s'%n_layer
    with tf.name_scope('layer'):
         with tf.name_scope('weights'):
              Weights= tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size]),name='W')
              # tf.histogram_summary(layer_name+'/weights',Weights)   # tensorflow 0.12 以下版的
              tf.summary.histogram(layer_name + '/weights', Weights) # tensorflow >= 0.12
    ##and so no ……

同样的方法我们对biases进行绘制图标:

with tf.name_scope('biases'):
    biases = tf.Variable(tf.zeros([1,out_size])+0.1, name='b')
    # tf.histogram_summary(layer_name+'/biase',biases)   # tensorflow 0.12 以下版的
    tf.summary.histogram(layer_name + '/biases', biases)  # Tensorflow >= 0.12

至于activation_function 可以不绘制. 我们对output 使用同样的方法:

# tf.histogram_summary(layer_name+'/outputs',outputs) # tensorflow 0.12 以下版本
tf.summary.histogram(layer_name + '/outputs', outputs) # Tensorflow >= 0.12

最终经过我们的修改 , addlayer()方法成为如下的样子:

def add_layer(inputs , 
              in_size, 
              out_size,n_layer, 
              activation_function=None):
    ## add one more layer and return the output of this layer
    layer_name='layer%s'%n_layer
    with tf.name_scope(layer_name):
         with tf.name_scope('weights'):
              Weights= tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size]),name='W')
              # tf.histogram_summary(layer_name+'/weights',Weights)
              tf.summary.histogram(layer_name + '/weights', Weights) # tensorflow >= 0.12

         with tf.name_scope('biases'):
              biases = tf.Variable(tf.zeros([1,out_size])+0.1, name='b')
              # tf.histogram_summary(layer_name+'/biase',biases)
              tf.summary.histogram(layer_name + '/biases', biases)  # Tensorflow >= 0.12

         with tf.name_scope('Wx_plus_b'):
              Wx_plus_b = tf.add(tf.matmul(inputs,Weights), biases)

         if activation_function is None:
            outputs=Wx_plus_b
         else:
            outputs= activation_function(Wx_plus_b)

         # tf.histogram_summary(layer_name+'/outputs',outputs)
         tf.summary.histogram(layer_name + '/outputs', outputs) # Tensorflow >= 0.12

    return outputs

修改之后的名称会显示在每个tensorboard中每个图表的上方显示, 如下图所示:

由于我们对addlayer 添加了一个参数, 所以修改之前调用addlayer()函数的地方. 对此处进行修改:

# add hidden layer
l1= add_layer(xs, 1, 10 ,  activation_function=tf.nn.relu)
# add output  layer
prediction= add_layer(l1, 10, 1,  activation_function=None)

添加n_layer参数后, 修改成为 :

# add hidden layer
l1= add_layer(xs, 1, 10, n_layer=1, activation_function=tf.nn.relu)
# add output  layer
prediction= add_layer(l1, 10, 1, n_layer=2, activation_function=None)

设置loss的变化图 ¶

Loss 的变化图和之前设置的方法略有不同. loss是在tesnorBorad 的event下面的, 这是由于我们使用的是tf.scalar_summary() 方法.

观看loss的变化比较重要. 当你的loss呈下降的趋势,说明你的神经网络训练是有效果的.

修改后的代码片段如下：

with tf.name_scope('loss'):
     loss= tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(
              tf.square(ys- prediction), reduction_indices=[1]))
     # tf.scalar_summary('loss',loss) # tensorflow < 0.12
     tf.summary.scalar('loss', loss) # tensorflow >= 0.12

给所有训练图合并 ¶

接下来，开始合并打包。 tf.merge_all_summaries() 方法会对我们所有的 summaries 合并到一起. 因此在原有代码片段中添加：

sess= tf.Session()

# merged= tf.merge_all_summaries()    # tensorflow < 0.12
merged = tf.summary.merge_all() # tensorflow >= 0.12

# writer = tf.train.SummaryWriter('logs/', sess.graph)    # tensorflow < 0.12
writer = tf.summary.FileWriter("logs/", sess.graph) # tensorflow >=0.12

# sess.run(tf.initialize_all_variables()) # tf.initialize_all_variables() # tf 马上就要废弃这种写法
sess.run(tf.global_variables_initializer())  # 替换成这样就好

训练数据 ¶

假定给出了x_data,y_data并且训练1000次.

for i in range(1000):
   sess.run(train_step, feed_dict={xs:x_data, ys:y_data})

以上这些仅仅可以记录很绘制出训练的图表，但是不会记录训练的数据。为了较为直观显示训练过程中每个参数的变化，我们每隔上50次就记录一次结果 , 同时我们也应注意, merged 也是需要run 才能发挥作用的,所以在for循环中写下：

if i%50 == 0:
    rs = sess.run(merged,feed_dict={xs:x_data,ys:y_data})
    writer.add_summary(rs, i)

最后修改后的片段如下：

for i in range(1000):
   sess.run(train_step, feed_dict={xs:x_data, ys:y_data})
   if i%50 == 0:
      rs = sess.run(merged,feed_dict={xs:x_data,ys:y_data})
      writer.add_summary(rs, i)