Tensorflow的可视化工具Tensorboard的初步使用详解

当使用Tensorflow训练大量深层的神经网络时，我们希望去跟踪神经网络的整个训练过程中的信息，比如迭代的过程中每一层参数是如何变化与分布的，比如每次循环参数更新后模型在测试集与训练集上的准确率是如何的，比如损失值的变化情况，等等。如果能在训练的过程中将一些信息加以记录并可视化得表现出来，是不是对我们探索模型有更深的帮助与理解呢？

Tensorflow官方推出了可视化工具Tensorboard，可以帮助我们实现以上功能，它可以将模型训练过程中的各种数据汇总起来存在自定义的路径与日志文件中，然后在指定的web端可视化地展现这些信息。

1. Tensorboard介绍

1.1 Tensorboard的数据形式

Tensorboard可以记录与展示以下数据形式：
（1）标量Scalars
（2）图片Images
（3）音频Audio
（4）计算图Graph
（5）数据分布Distribution
（6）直方图Histograms
（7）嵌入向量Embeddings

1.2 Tensorboard的可视化过程

（1）首先肯定是先建立一个graph,你想从这个graph中获取某些数据的信息

（2）确定要在graph中的哪些节点放置summary operations以记录信息
使用tf.summary.scalar记录标量
使用tf.summary.histogram记录数据的直方图
使用tf.summary.distribution记录数据的分布图
使用tf.summary.image记录图像数据
….

（3）operations并不会去真的执行计算，除非你告诉他们需要去run,或者它被其他的需要run的operation所依赖。而我们上一步创建的这些summary operations其实并不被其他节点依赖，因此，我们需要特地去运行所有的summary节点。但是呢，一份程序下来可能有超多这样的summary 节点，要手动一个一个去启动自然是及其繁琐的，因此我们可以使用tf.summary.merge_all去将所有summary节点合并成一个节点，只要运行这个节点，就能产生所有我们之前设置的summary data。

（4）使用tf.summary.FileWriter将运行后输出的数据都保存到本地磁盘中

（5）运行整个程序，并在命令行输入运行tensorboard的指令，之后打开web端可查看可视化的结果

2.Tensorboard使用案例

不出所料呢，我们还是使用最基础的识别手写字体的案例～

不过本案例也是先不去追求多美好的模型，只是建立一个简单的神经网络，让大家了解如何使用Tensorboard。

2.1 导入包，定义超参数，载入数据

（1）首先还是导入需要的包：

from __future__ import absolute_importfrom __future__ import divisionfrom __future__ import print_functionimport argparseimport sysimport tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

（2）定义固定的超参数,方便待使用时直接传入。如果你问，这个超参数为啥要这样设定，如何选择最优的超参数？这个问题此处先不讨论，超参数的选择在机器学习建模中最常用的方法就是“交叉验证法”。而现在假设我们已经获得了最优的超参数，设置学利率为0.001，dropout的保留节点比例为0.9，最大循环次数为1000.