如何绘制张量流神经网络对象

Question

我尝试了张量流螺旋数据集的示例代码并构建了神经网络。我想要可视化网络的图形结构。 PFB我试过的代码。

with tf.Graph().as_default(): 
    net = tflearn.input_data([None, 2]) 
    net = tflearn.fully_connected(net,6, 
       activation='tanh',weights_init='normal') 
    print(net) 

Answer 1

要使图形可视化，您应该使用TensorBoard。以下是关于如何使用它的tutorial。

您可以在代码的末尾添加一个汇总写入程序，该程序会将一个事件文件（包含图形的可视化）写入给定位置。

graph = tf.Graph() 
with graph.as_default(): 
    net = tflearn.input_data([None, 2]) 
    net = tflearn.fully_connected(net,6, 
       activation='tanh',weights_init='normal') 

sess = tf.Session(graph=graph) 
writer = tf.train.SummaryWriter('tmp/tensorboard_log', sess.graph) 

然后你只需要运行tensorboard --logdir tmp/tensorboard_log走在浏览器中localhost:6006/#graphs。