Tensorboard初体验

Tensorflow是一个非常受欢迎的机器学习框架，除了包含了许多已有的机器学习方法，tensorflow当中还包含一个非常有用的可视化工具tensorboard，它将对我们分析训练效果，理解训练框架和优化算法有很大的帮助。

tensorboard界面

首先，我们需要保证电脑上装好了tensorflow与tensorboard，可以用下面的方法安装：

pip install tensorflow tensorboard

我们写一段简单的程序。

import tensorflow as tf

with tf.name_scope('graph') as scope:
     matrix1 = tf.constant([[3., 3.]],name ='matrix1')  #1 row by 2 column
     matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]],name ='matrix2') # 2 row by 1 column
     product = tf.matmul(matrix1, matrix2,name='product')
  
with tf.Session() as sess:
     writer = tf.summary.FileWriter("logs/", sess.graph)
     init = tf.global_variables_initializer()
     sess.run(init)

可以看到，上面的代码中，创建了两个常量，再对他们进行乘法运算。writer =tf.summary.FileWriter(“logs/”, sess.graph)这一行将sess.graph存储在logs/路径下。

代码运行的结果

代码运行完后，我们可以看到生成了一个logs文件夹，里面生成了一个文件events.out.tfevents.1542759633.lisiyuandeMacBook-Pro.local

生成的文件

运行tensorboard –logdir logs

提示了一个地址

进入http://lisiyuandeMacBook-Pro.local:6006看看里面有什么内容。

可以看到，浏览器中生成了一张图，里面有两个矩阵。绿色框里的内容正是我们上面指定的数据。

当重复地开启tensorboard，可能会提示你ERROR: TensorBoard could not bind to port 6006, it was already in use，这是因为之前开启的tensorboard占用了6006端口。

针对这种情况，有两种方法解决：

在启动tensorboard的时候直接指定端口号

杀掉老的端口，重新开启tensorboard

方法1：在启动tensorboard的时候直接指定端口号

直接使用命令

<em>tensorboard --logdir=... --port=6007</em>

就可以了，6007端口是新的端口号，不会与之前的6006端口重复。

方法2：杀掉老的端口，重新开启tensorboard

Linux下查看端口号的命令：netstat -an，这个命令可帮助你看到当前计算机开启的所有端口号。

查看端口具体被那个进程占用:lsof -i :6006

可以看出6006这个端口正在给Python使用

我们查询到端口号6006的PID是16484，直接杀掉这个PID就可以啦。命令：kill-9 16484，之后就可以正常使用tensorboard啦。

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本文发表在李思原博客“机器在学习”

原文链接：http://www.siyuanblog.com/?p=1495

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