在Jupyter中可视化TensorFlow图的简单方法?
tensorboard
tensorflow
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可视化TensorFlow图的官方方法是使用TensorBoard,但有时我只是想在Jupyter中工作时快速浏览一下该图。

有没有一种快速的解决方案,理想情况下基于TensorFlow工具或标准SciPy软件包(如matplotlib),但如有必要,基于第三方库?

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

[编辑1、2]

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

以下是使用图模式@tf.functiontf.keras用法示例(在tensorflow==2.0.0-alpha0 ):

1.在TF2中使用图形模式的示例(通过tf.compat.v1.disable_eager_execution()

%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

2.与上面相同的示例,但是现在使用@tf.function装饰器进行前后传递,并且不禁用急切执行:

%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/

3.使用tf.keras API:

%load_ext tensorboard.notebook
import tensorflow as tf
import numpy as np
x_train = [np.ones((1, 2))]
y_train = [np.ones(1)]

model = tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.Dense(2, input_shape=(2, ))])

model.compile(
    optimizer='sgd',
    loss='sparse_categorical_crossentropy',
    metrics=['accuracy'])

logdir = "logs/"

tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=logdir)

model.fit(x_train,
          y_train,
          batch_size=1,
          epochs=1,
          callbacks=[tensorboard_callback])

%tensorboard --logdir logs/

这些示例将在单元格下方生成如下内容:

在此处输入图片说明

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我为张量板集成编写了Jupyter扩展。它可以:

  1. 只需单击Jupyter中的按钮即可启动tensorboard
  2. 管理多个张量板实例。
  3. 与Jupyter界面无缝集成。

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

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我写了一个简单的帮助程序,它从jupyter笔记本启动张量板。只需将此功能添加到笔记本顶部

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() 。与其在同一jupyter窗口中打开图形,不如:

  • 启动张量板
  • 用张量板打开一个新标签页
  • 导航到此选项卡

探索完成后,只需单击选项卡,然后停止中断内核即可。如果要清除日志目录,请在运行后运行TB(1)

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这种可视化的Tensorboard / iframes免费版本很快就会变得杂乱无章,

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

然后可以跟着

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文件中的记录点中的集成Tensorflow图

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这是我在某个时候从Alex Mordvintsev深梦笔记本中复制的食谱

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))

然后可视化当前图形

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

如果您的图形另存为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)

你会看到这样的东西

在此处输入图片说明

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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之外)。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 。如果系统上的2秒过多或不足,也可以将sleep设置为其他值。

如果您希望在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

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

致谢

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。

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