Afficher l'image du graphique dans TensorFlow?

J'ai écrit un script simple pour calculer le nombre d'or à partir de 1,2,5. Est-il un moyen de produire un visuel à travers tensorflow (éventuellement avec l'aide de matplotlib ou networkx) de la réelle structure graphique? La doc de tensorflow est assez similaire à un facteur de graphique, donc je me demandais:

Comment une image de la structure graphique générés par tensorflow?

Dans cet exemple ci-dessous, il serait C_1, C_2, C_3 comme des nœuds, puis C_1 aurait tf.sqrt opération de suivi de l'opération qui les rapproche. Peut-être que la structure graphique (nœuds,arêtes) peuvent être importés dans networkx? Je vois que le tensor les objets ont une graph attribut, mais je n'ai pas trouvé comment l'utiliser pour des fins d'imagerie.

#!/usr/bin/python

import tensorflow as tf
C_1 = tf.constant(5.0)
C_2 = tf.constant(1.0)
C_3 = tf.constant(2.0)

golden_ratio = (tf.sqrt(C_1) + C_2)/C_3

sess = tf.Session()
print sess.run(golden_ratio) #1.61803
sess.close()

source d'informationauteur O.rka

  1. 7

    Vous pouvez obtenir une image du graphique à l'aide de Tensorboard. Vous devez modifier votre code pour afficher le graphique, et puis vous pouvez lancer tensorboard et le voir. Voir, en particulier, TensorBoard: Graphique De Visualisation. Vous créez un SummaryWriter et comprennent la sess.graph_def. Le graphique def sera de sortie pour le répertoire des journaux.

  2. 29

    C'est exactement ce que tensorboard a été créé pour. Vous avez besoin de modifier légèrement votre code pour stocker les informations sur votre graphique.

    import tensorflow as tf
C_1 = tf.constant(5.0)
C_2 = tf.constant(1.0)
C_3 = tf.constant(2.0)

golden_ratio = (tf.sqrt(C_1) + C_2)/C_3

with tf.Session() as sess:
    writer = tf.summary.FileWriter('logs', sess.graph)
    print sess.run(golden_ratio)
    writer.close()

    Cela va créer une logs dossier avec les fichiers dans votre répertoire de travail. Après cela, vous devez exécuter tensorboard depuis la ligne de commande tensorboard --logdir="logs" et accédez à l'url qu'il vous donne (http://127.0.0.1:6006). Dans votre navigateur, accédez à l'onglet GRAPHIQUES et profiter de votre graphique.

    Vous allez utiliser la TUBERCULOSE beaucoup si vous allez faire quoi que ce soit avec TF. Il est donc logique d'en apprendre à ce sujet plus de officiel tutoriels et à partir de ce vidéo.