Question

使用TensorBoard可视化TensorFlow图形的官方方法，但有时我只想在Jupyter工作时快速查看图形。

是否有快速解决方案，理想情况下基于TensorFlow工具或标准SciPy软件包（如matplotlib），但如果有必要基于第三方库？

Answer 1

这是我在某些时候从Alex Mordvintsev深度梦想notebook中复制的一个食谱

from IPython.display import clear_output, Image, display, HTML
import numpy as np    

def strip_consts(graph_def, max_const_size=32):
    """Strip large constant values from graph_def."""
    strip_def = tf.GraphDef()
    for n0 in graph_def.node:
        n = strip_def.node.add() 
        n.MergeFrom(n0)
        if n.op == 'Const':
            tensor = n.attr['value'].tensor
            size = len(tensor.tensor_content)
            if size > max_const_size:
                tensor.tensor_content = "<stripped %d bytes>"%size
    return strip_def

def show_graph(graph_def, max_const_size=32):
    """Visualize TensorFlow graph."""
    if hasattr(graph_def, 'as_graph_def'):
        graph_def = graph_def.as_graph_def()
    strip_def = strip_consts(graph_def, max_const_size=max_const_size)
    code = """
        <script>
          function load() {{
            document.getElementById("{id}").pbtxt = {data};
          }}
        </script>
        <link rel="import" href="https://tensorboard.appspot.com/tf-graph-basic.build.html" onload=load()>
        <div style="height:600px">
          <tf-graph-basic id="{id}"></tf-graph-basic>
        </div>
    """.format(data=repr(str(strip_def)), id='graph'+str(np.random.rand()))

    iframe = """
        <iframe seamless style="width:1200px;height:620px;border:0" srcdoc="{}"></iframe>
    """.format(code.replace('"', '&quot;'))
    display(HTML(iframe))

然后可视化当前图表

show_graph(tf.get_default_graph().as_graph_def())

如果您的图表保存为pbtxt，则可以

gdef = tf.GraphDef()
from google.protobuf import text_format
text_format.Merge(open("tf_persistent.pbtxt").read(), gdef)
show_graph(gdef)

你会看到类似这样的东西

Answer 2

我为张量板集成编写了一个Jupyter扩展。它可以：

只需点击Jupyter中的按钮
管理多个tensorboard实例。
与Jupyter界面无缝集成。

Github：https://github.com/lspvic/jupyter_tensorboard

Answer 3

TensorFlow 2.0现在通过魔术命令（例如TensorBoard）在Jupyter中支持%tensorboard --logdir logs/train。这是教程和示例的link。

[编辑1、2]

正如@MiniQuark在评论中所述，我们需要先加载扩展名（%load_ext tensorboard.notebook）。

以下是使用图形模式， @tf.function 和 tf.keras （在{{1}中}）：

1。在TF2中使用图形模式的示例（通过`tensorflow==2.0.0-alpha0`）

tf.compat.v1.disable_eager_execution()

2。与上述示例相同，但是现在使用 %load_ext tensorboard.notebook import tensorflow as tf tf.compat.v1.disable_eager_execution() from tensorflow.python.ops.array_ops import placeholder from tensorflow.python.training.gradient_descent import GradientDescentOptimizer from tensorflow.python.summary.writer.writer import FileWriter with tf.name_scope('inputs'): x = placeholder(tf.float32, shape=[None, 2], name='x') y = placeholder(tf.int32, shape=[None], name='y') with tf.name_scope('logits'): layer = tf.keras.layers.Dense(units=2) logits = layer(x) with tf.name_scope('loss'): xentropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y, logits=logits) loss_op = tf.reduce_mean(xentropy) with tf.name_scope('optimizer'): optimizer = GradientDescentOptimizer(0.01) train_op = optimizer.minimize(loss_op) FileWriter('logs/train', graph=train_op.graph).close() %tensorboard --logdir logs/train 装饰器进行前后传递，并且不禁用急切执行：

@tf.function

3。使用%load_ext tensorboard.notebook import tensorflow as tf import numpy as np logdir = 'logs/' writer = tf.summary.create_file_writer(logdir) tf.summary.trace_on(graph=True, profiler=True) @tf.function def forward_and_backward(x, y, w, b, lr=tf.constant(0.01)): with tf.name_scope('logits'): logits = tf.matmul(x, w) + b with tf.name_scope('loss'): loss_fn = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits( labels=y, logits=logits) reduced = tf.reduce_sum(loss_fn) with tf.name_scope('optimizer'): grads = tf.gradients(reduced, [w, b]) _ = [x.assign(x - g*lr) for g, x in zip(grads, [w, b])] return reduced # inputs x = tf.convert_to_tensor(np.ones([1, 2]), dtype=tf.float32) y = tf.convert_to_tensor(np.array([1])) # params w = tf.Variable(tf.random.normal([2, 2]), dtype=tf.float32) b = tf.Variable(tf.zeros([1, 2]), dtype=tf.float32) loss_val = forward_and_backward(x, y, w, b) with writer.as_default(): tf.summary.trace_export( name='NN', step=0, profiler_outdir=logdir) %tensorboard --logdir logs/ API：

tf.keras

这些示例将在单元格下方生成如下内容：

Answer 4

我写了一个简单的帮手，从jupyter笔记本开始张量板。只需在笔记本顶部的某处添加此功能

即可

def TB(cleanup=False):
    import webbrowser
    webbrowser.open('http://127.0.1.1:6006')

    !tensorboard --logdir="logs"

    if cleanup:
        !rm -R logs/

然后在生成摘要时运行TB()。它不是在同一个jupyter窗口中打开图形，而是：

启动张量板
打开一个带有tensorboard
导航到此标签

完成探索后，只需单击选项卡，然后停止中断内核。如果要清理日志目录，请在运行后运行TB(1)

Answer 5

此可视化的Tensorboard / iframes免费版本无法快速混乱

import pydot
from itertools import chain
def tf_graph_to_dot(in_graph):
    dot = pydot.Dot()
    dot.set('rankdir', 'LR')
    dot.set('concentrate', True)
    dot.set_node_defaults(shape='record')
    all_ops = in_graph.get_operations()
    all_tens_dict = {k: i for i,k in enumerate(set(chain(*[c_op.outputs for c_op in all_ops])))}
    for c_node in all_tens_dict.keys():
        node = pydot.Node(c_node.name)#, label=label)
        dot.add_node(node)
    for c_op in all_ops:
        for c_output in c_op.outputs:
            for c_input in c_op.inputs:
                dot.add_edge(pydot.Edge(c_input.name, c_output.name))
    return dot

然后可以跟随

from IPython.display import SVG
# Define model
tf_graph_to_dot(graph).write_svg('simple_tf.svg')
SVG('simple_tf.svg')

将图形呈现为静态SVG文件中的记录

Answer 6

代码

def tb(logdir="logs", port=6006, open_tab=True, sleep=2):
    import subprocess
    proc = subprocess.Popen(
        "tensorboard --logdir={0} --port={1}".format(logdir, port), shell=True)
    if open_tab:
        import time
        time.sleep(sleep)
        import webbrowser
        webbrowser.open("http://127.0.0.1:{}/".format(port))
    return proc

用法

tb()               # Starts a TensorBoard server on the logs directory, on port 6006
                   # and opens a new tab in your browser to use it.

tb("logs2", 6007)  # Starts a second server on the logs2 directory, on port 6007,
                   # and opens a new tab to use it.

启动服务器不会阻止Jupyter（除了2秒以确保服务器在打开选项卡之前有时间启动）。当您中断内核时，所有TensorBoard服务器都将停止。

高级用法

如果您希望获得更多控制权，则可以通过编程方式杀死服务器，如下所示：

server1 = tb()
server2 = tb("logs2", 6007)
# and later...
server1.kill()  # stops the first server
server2.kill()  # stops the second server

如果您不想打开新标签页，则可以设置open_tab=False。如果系统上2秒过多或不足2秒，也可以将sleep设置为其他值。

如果您想在TensorBoard运行时暂停Jupyter，则可以调用任何服务器的wait()方法。这将阻塞Jupyter，直到您中断内核为止，该内核将停止该服务器和所有其他服务器。

server1.wait()

先决条件

此解决方案假定您已安装TensorBoard（例如，使用pip install tensorboard），并且在启动Jupyter的环境中可用。

确认

此答案的灵感来自@SalvadorDali的答案。他的解决方案既好又简单，但是我希望能够启动多个张量板实例而不会阻止Jupyter。另外，我不想删除日志目录。相反，我在根日志目录中启动tensorboard，每个TensorFlow运行日志都在不同的子目录中。

Answer 7

TensorBoard Visualize Nodes - Architecture Graph

<img src="https://www.tensorflow.org/images/graph_vis_animation.gif" width=1300 height=680>

在Jupyter中可视化TensorFlow图的简单方法？

7 个答案:

1。在TF2中使用图形模式的示例（通过`tensorflow==2.0.0-alpha0`）

在Jupyter中可视化TensorFlow图的简单方法？

7 个答案:

1。在TF2中使用图形模式的示例（通过tensorflow==2.0.0-alpha0）

1。在TF2中使用图形模式的示例（通过`tensorflow==2.0.0-alpha0`）