tensorboard数据流图

TensorBoard是TensorFlow的一个可视化工具，可以用于展示训练过程中的数据和模型结构等信息。其中，数据流图是TensorBoard的一个重要组成部分，它可以展示TensorFlow程序中的计算图（Computational Graph），帮助我们更好地理解程序中的数据流动和计算过程。

要在TensorBoard中展示数据流图，需要在TensorFlow程序中添加一些代码，具体步骤如下：

1. 在程序中定义计算图，并创建一个tf.summary.FileWriter对象，用于将计算图写入TensorBoard日志文件中。

import tensorflow as tf

# 定义计算图
a = tf.constant(2, name='a')
b = tf.constant(3, name='b')
c = tf.add(a, b, name='sum')

# 创建 FileWriter 对象
writer = tf.summary.FileWriter('./logs', tf.get_default_graph())

2. 运行程序，并使用TensorBoard命令启动TensorBoard服务，指定日志文件的路径。

tensorboard --logdir=./logs

3. 在浏览器中打开TensorBoard网址，并进入Graph页面，即可看到数据流图的可视化结果。

需要注意的是，在程序中定义计算图之前，需要调用tf.reset_default_graph()函数清除默认计算图，以免与之前的计算图产生冲突。另外，如果程序中有多个计算图，可以为每个计算图创建不同的FileWriter对象，并将它们写入不同的日志文件中，以便在TensorBoard中分别展示。