Tensorflowグラフをサマリー操作なしでTensorboardで表示するために保存する

Question

私は、最適化のために視覚化したいと思っているかなり複雑なTensorflowグラフを持っています。変数に注釈を付ける必要なしにグラフを保存してTensorboardに表示する機能はありますか？

私はこの試みた：

merged = tf.merge_all_summaries() 
writer = tf.train.SummaryWriter("/Users/Name/Desktop/tf_logs", session.graph_def) 

をしかし、何も出力を生成しませんでした。これは0.6ホイールを使用しています。

これが関連しているように表示されます。効率のため Graph visualisaton is not showing in tensorboard for seq2seq model

Answer 1

、tf.train.SummaryWriterログを非同期でディスクに。ログにグラフが表示されるようにするには、プログラムが終了する前にライターでclose()またはflush()と呼ぶ必要があります。

Answer 2

GraphDefのプロトタイプとしてグラフをダンプして、TensorBoardに直接ロードすることもできます。セッションを開始したりモデルを実行したりせずにこれを行うことができます。

## ... create graph ... 
>>> graph_def = tf.get_default_graph().as_graph_def() 
>>> graphpb_txt = str(a.graph.as_graph_def()) 
>>> with open('graphpb.txt', 'w') as f: f.write(graphpb_txt) 

これは、モデルの仕様に応じて、このようなファイルを出力します。

node { 
    name: "W" 
    op: "Const" 
    attr { 
    key: "dtype" 
    value { 
     type: DT_FLOAT 
    } 
    } 
... 
version 1 

TensorBoardでは、「アップロード」ボタンを使用してディスクから読み込むことができます。すべて明確にするために

Answer 3

が、これは私が.flush()メソッドを使用して、問題を解決する方法である：

はとライターを初期化します。

writer = tf.train.SummaryWriter("/home/rob/Dropbox/ConvNets/tf/log_tb", sess.graph_def) 

とでライターを使用します。

writer.add_summary(summary_str, i) 
    writer.flush() 

Answer 4

これは私のために働いた：

graph = tf.Graph() 
with graph.as_default(): 
    ... build graph (without annotations) ... 
writer = tf.summary.FileWriter(logdir='logdir', graph=graph) 
writer.flush() 

"--logdir = logdir /"を使用してテンソルボードを起動すると、グラフが自動的に読み込まれます。 「アップロード」ボタンは必要ありません。