Afficher le graphique de tensorBoard sur Jupyter

Les débutants python / tensorflow créent l'environnement jupyter + tensorflow et font Hello World --Qiita

Dans la continuité, cette fois c'est la procédure pour afficher le graphique de tensorBoard sur jupyter. Le tensorBoard est très pratique, alors affichons-le sur le jupyter tel quel! C'est une procédure.

Écran cible

Procédure de création

Diverses préparations sont nécessaires pour afficher le graphique du tensorboard. Puisqu'il devrait être utilisé plusieurs fois, nous supprimerons la partie gênante avec le nom tensorboard.py afin qu'elle puisse être utilisée rapidement lors de l'appel.

Créer tensorboard.py

Nous allons d'abord créer la pièce pour afficher la carte tensorielle

Créer un fichier vide

Pour créer un fichier vide, sélectionnez TextFile à partir de nouveau comme ci-dessous (Si vous le faites depuis la ligne de commande, vous pouvez simplement créer tensorboard.py).

Il peut être créé n'importe où, mais on suppose qu'il a été créé dans le même dossier que notebook.

Renommer et copier

Puisqu'il est untitled.txt lors de sa création, appuyez sur la partie nom pour le rendre tensorboard.py.

Veuillez coller ce qui suit pour le code source. Vous pouvez changer la taille, etc.

from IPython.display import clear_output, Image, display, HTML
import tensorflow as tf
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 = bytes("<stripped %d bytes>"%size, 'utf-8')
    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))

Référence: Un moyen simple de visualiser un graphe TensorFlow dans Jupyter? --Stack Overflow

Vérification

OK si le fichier est créé comme ci-dessous

Modifier l'appelant

Ajoutez ʻimport tensorboard as tb pour lire le tensorboard.py créé et le code à afficher tb.show_graph` au programme que vous voulez afficher.

import tensorflow as tf
import tensorboard as tb   # ->ajouter à

const1 = tf.constant(2)
const2 = tf.constant(3)
add_op = tf.add(const1, const2)
mul_op = tf.mul(add_op, const2)

with tf.Session() as sess:
    result, result2 = sess.run([mul_op, add_op])
    print(result)
    print(result2)

    tf.summary.FileWriter('./log/', sess.graph)
    
tb.show_graph(tf.get_default_graph().as_graph_def()) # ->ajouter à

Après cela, il sera affiché si vous l'exécutez avec ctrl + Entrée

Remarques

Si vous modifiez le code source pour bien le copier et le coller, il sera plus facile à utiliser. Et je veux vraiment afficher des événements plutôt qu'un graphique, mais je n'ai pas trouvé de moyen (´ω`)