tensorboard查看网络结构

TensorBoard 是 TensorFlow 提供的一个可视化工具，用于查看和分析 TensorFlow 训练过程中的各种信息，包括网络结构。

在 TensorFlow 中，我们可以通过 tf.summary.FileWriter 将训练过程中的各种信息记录下来，通过 TensorBoard 来可视化这些信息。

要查看网络结构，首先需要定义一个 tf.Graph 对象，并在其中创建网络的计算图。在网络的每一层中，我们可以使用 tf.summary.histogram 将该层的权重、偏置初始化值等信息进行记录。例如：

import tensorflow as tf

# 创建一个计算图
graph = tf.Graph()

with graph.as_default():
    # 创建网络结构
    # ...

    # 将网络结构信息记录下来
    with tf.name_scope('network'):
        # ...

        # 将权重进行记录
        with tf.name_scope('weights'):
            for w in weights:
                tf.summary.histogram(w.name, w)

        # 将偏置进行记录
        with tf.name_scope('biases'):
            for b in biases:
                tf.summary.histogram(b.name, b)

    # ...

    # 创建一个 FileWriter 对象，将数据写入到目录下
    summary_writer = tf.summary.FileWriter('logs', graph=graph)

# 运行网络，并将记录的信息写入到文件中
# ...

# 运行 TensorBoard，在浏览器中查看网络结构
# tensorboard --logdir=logs

完成上述步骤后，我们可以在终端运行 tensorboard --logdir=logs 命令，在浏览器中打开 TensorBoard 页面，选择 "Graphs" 标签页，就可以看到网络的结构图。