深度学习之tensorboard可视化工具

(1)什么是tensorboard

tensorboard是TensorFlow 的一个可视化工具包,提供机器学习实验所需的可视化和工具,该工具的功能如下:

  • 跟踪和可视化指标,例如损失和精度
  • 可视化模型图(操作和层)
  • 查看权重、偏差或其他张量随时间变化的直方图
  • 将嵌入投影到低维空间
  • 显示图像、文本和音频数据
  • 分析 TensorFlow 程序
  • 以及更多

(2)怎样使用tensorboard可视化记录的指标

初次接触深度的学习的娃,在复现模型的时候可能会碰到如下样式的文件夹以及如下样式文件

这就是深度学习模型在训练过程中记录下来的相关指标和数据,直接打来文件啥也看不明白,于是需要使用到tensorboard工具

直接在服务器终端输入tensorboard --logdir=创建的文件夹名字(比如我的就是tensorboard_dir)

运行后黄颜色的框框里会出现一个网址

点击进入上面的网址,就能看到生成的曲线图了

(3)怎样使用tensorboard保存生成的图片

先点到SCALARS,然后将左侧两个选项都勾选上

点击这个下载按钮

点击下载成SVC文件

 这里提供一个脚本将将svg转换成png图片

#! encoding:UTF-8
import cairosvg
import os

def exportsvg(fromDir, targetDir, exportType):
    print("开始执行转换命令...")
    num = 0
    for a, f, c in os.walk(fromDir):                                  # 使用walk遍历源目录
        for fileName in c:
            path = os.path.join(a, fileName)                          # 获得文件路径
            if os.path.isfile(path) and fileName[-3:] == "svg":       # 判断文件是否为svg类型
                num += 1
                fileHandle = open(path)
                svg = fileHandle.read()
                fileHandle.close()
                exportPath = os.path.join(targetDir, fileName[:-3] + exportType)  # 生成目标文件路径
                exportFileHandle = open(exportPath, 'w')

                if exportType == "png":
                    try:
                        cairosvg.svg2png(bytestring=svg, write_to=exportPath)  # 转换为png文件
                    except:
                        print("error in convert svg file : %s to png."%(path))

                elif exportType == "pdf":
                    try:
                        cairosvg.svg2pdf(bytestring=svg, write_to=exportPath)     # 转换为pdf文件
                    except:
                        print("error in convert svg file: %s to pdf."%(path))

                exportFileHandle.close()
                print("Success Export ", exportType, " -> ", exportPath)

    print("已导出 ", num, "个文件")                  # 统计转换文件数量
svgDir = r'test'                # svg文件夹路径
exportDir = r'test'            # 目的文件夹路径
exportFormat = 'png'                               # 转换类型
if not os.path.exists(exportDir):
    os.mkdir(exportDir)
exportsvg(svgDir, exportDir, exportFormat)          # 转换主函数

如果遇到这样的报错

OSError: no library called "cairo-2" was found

no library called "cairo" was found

no library called "libcairo-2" was found

解决方案如下:

(1)先点这个链接下载一个文件:https://github.com/tschoonj/GTK-for-Windows-Runtime-Environment-Installer/releases/download/2021-01-30/gtk2-runtime-2.24.33-2021-01-30-ts-win64.exe

(2)然后双击exe文件一路安装就行,或者自己选择一个路径安装(不要出现中文路径!!!!!),这和安装软件没有什么区别

(3)安装完事后在系统变量Path中会多一个下图所示的路径,如果没有,自己手动添加一下。

 (4)重启pycharm再运行代码就好了 

(4)tensorboard使用指南

tensorboard是有官方使用指南的

网址:开始使用 TensorBoard  |  TensorFlow

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