tensorflow 查看自己构建的网络结构

### 回答1：
你可以使用以下代码来查看自己构建的网络结构：

import tensorflow as tf

# 构建你的网络结构
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 打印网络结构
model.summary()

这段代码可以打印出你构建的网络结构的详细信息，包括每一层的名称、输出形状、参数数量等等。

### 回答2：
在TensorFlow中，我们可以使用`tf.summary.FileWriter`和`tf.summary.tensor_summary`函数来查看自己构建的网络结构。

首先，我们需要确保建立一个`tf.summary.FileWriter`对象来将计算图写入到TensorBoard日志目录中。我们可以指定文件写入的目录和图的计算节点。例如：

import tensorflow as tf

# 构建网络结构
# ...

# 设置写入文件路径
log_dir = './logs'

# 创建一个tf.summary.FileWriter对象
writer = tf.summary.FileWriter(log_dir)

# 将图的计算节点写入设定的日志目录
writer.add_graph(tf.get_default_graph())

# 关闭写入器
writer.close()

在上述例子中，我们首先定义了一个路径`log_dir`，这个路径是我们将要输出日志文件的目录。然后我们创建了一个`tf.summary.FileWriter`对象并传入了`log_dir`作为参数。接下来，我们使用`writer.add_graph`函数将计算图写入日志目录中。最后，我们关闭了写入器。

接下来，在命令行中，我们可以运行以下命令启动TensorBoard:

$ tensorboard --logdir=./logs

然后我们可以在浏览器中通过访问`localhost:6006`来查看我们的网络结构。

在TensorBoard中，我们可以在Graph选项卡下看到我们的网络结构。我们可以缩放，平移和筛选图层来查看不同部分的网络结构。还可以通过点击每个节点来查看其详细信息，包括输入，输出和参数。

通过使用`tf.summary.FileWriter`和TensorBoard，我们可以方便地查看自己构建的网络结构，帮助我们理解和调试网络模型。

### 回答3：
要查看自己构建的TensorFlow网络结构，可以使用TensorBoard工具。TensorBoard是TensorFlow提供的一个可视化工具，用于查看和分析模型的结构和性能。

首先，需要在代码中添加一些TensorBoard相关的代码。在构建网络的代码中，需要使用TensorFlow的summary操作来记录网络的各个层的信息。例如，在每一层的构建后，可以添加一行代码将该层的summary写入TensorBoard的日志文件中。如下所示：

with tf.name_scope('hidden_layer1'):
  weights = tf.Variable(tf.truncated_normal([input_size, hidden_1_size], stddev=0.1))
  biases = tf.Variable(tf.zeros([hidden_1_size]))
  hidden_1 = tf.nn.relu(tf.matmul(inputs, weights) + biases)
  
  tf.summary.histogram('weights', weights)
  tf.summary.histogram('biases', biases)
  tf.summary.histogram('activations', hidden_1)

在构建完整个网络之后，需要创建一个`tf.summary.FileWriter`来写入日志文件。可以添加以下代码：

merged_summary = tf.summary.merge_all()
writer = tf.summary.FileWriter(log_dir)

其中，`log_dir`是日志文件的存储路径。

接下来，在训练过程中，每次运行训练操作后，需要记录summary并写入日志文件。可以添加以下代码：

summary, _ = sess.run([merged_summary, train_op], feed_dict={inputs: input_data, labels: label_data})
writer.add_summary(summary, global_step)

其中，`sess`是TensorFlow的会话对象，`train_op`是训练操作，`input_data`和`label_data`是输入数据和标签数据，`global_step`是当前的训练步数。

最后，在命令行中运行以下命令来启动TensorBoard：

tensorboard --logdir=log_dir

其中，`log_dir`是之前指定的日志文件存储路径。

启动后，在浏览器中打开TensorBoard的网址，就可以看到网络结构的可视化信息了。

通过以上步骤，就可以使用TensorBoard来查看自己构建的TensorFlow网络结构了。