1、Email:谢琼查看图形化的模型第9章深度学习基于Python语言和Tensorflow平台了解数据流向图的概念学习控制数据流向图中的名称显示010203target目标学习用TensorBoard查看神经网络的数据流向图目 录 导 航123数据流图用TensorBoard查看数据流图控制在TensorBoard图中对象的名称Contents神经网络模型图在TensorFlow中，用程序定义的模型都是用“数据流图”（Dataflow Graph）来表示的，也称为“计算图”，有时候也直接简称为“图”。数据流图不仅能够表现出数据的流向，也能够表现出在数据流向中对数据的计算操作（简称Op）。数据流向
2、图和设计神经网络模型时的模型图表达的内容并不完全一致，但是可以起到互相验证的作用。目 录 导 航123数据流图用TensorBoard查看数据流图控制在TensorBoard图中对象的名称ContentsTensorBoard工具&TensorBoard安装完毕后，自带了一个工具软件TensorBoard，可以用来查看数据流向图。用于演示计算图的代码import tensorflow as tf x=tf.placeholder(shape=1,3,dtype=tf.float32)w=tf.Variable(tf.ones(3,3),dtype=tf.float32)b=tf.Variabl
3、e(1,dtype=tf.float32)y=tf.matmul(x,w)+b sess=tf.Session()sess.run(tf.global_variables_initializer()sess.run(y,feed_dict=x:1,2,3)writer=tf.summary.FileWriter(graph,sess.graph)保存计算图到graph文件夹启动TensorBoard用浏览器访问该网址即可，如有问题，可访问http:/127.0.0.1:6006这是启动TensorBoard的命令浏览器中看到的计算图可变参数Placeholder也是一种操作（Op），张量都是由
4、操作生成的注意这两个Op目 录 导 航123数据流图用TensorBoard查看数据流图控制在TensorBoard图中对象的名称Contents控制图中的显示名称import tensorflow as tf x=tf.placeholder(shape=1,3,dtype=tf.float32,name=x)w=tf.Variable(tf.ones(3,3),dtype=tf.float32,name=w)b=tf.Variable(1,dtype=tf.float32,name=b)y=tf.matmul(x,w,name=MatMul)+b sess=tf.Session()sess
5、.run(tf.global_variables_initializer()sess.run(y,feed_dict=x:1,2,3)writer=tf.summary.FileWriter(graph,sess.graph)用name这个函数参数来控制Op也可以用name参数来控制修改后的图是否可以把这里命名为y？修改加法操作以显示名称import tensorflow as tf x=tf.placeholder(shape=1,3,dtype=tf.float32,name=x)w=tf.Variable(tf.ones(3,3),dtype=tf.float32,name=w)b=tf
6、.Variable(1,dtype=tf.float32,name=b)y=tf.add(tf.matmul(x,w,name=MatMul),b,name=y)sess=tf.Session()需要把加号“+”改成 tf.add 这个函数的形式完美的计算图显示练习p将代码将代码9.19.1中的矩阵乘法换成点乘后用中的矩阵乘法换成点乘后用TensorBoardTensorBoard查看对应的数据流图。查看对应的数据流图。p修改上一题中代码，使得点乘操作在图中修改上一题中代码，使得点乘操作在图中能够显示自定义的名称。能够显示自定义的名称。互助互利 共同进步深度学习 基于Python语言和Tensorflow平台更多样书申请和资源下载需求，请登录人邮教育社区（)海量图书方便查询免费申请样书下载配套资源优惠购书成为作者囊括各大品类，您想要的应有尽有教师免费申请样书，我们将安排快递迅速送达教学视频、PPT课件、教学案例、习题答案、模拟试卷等丰富资源免费下载教师可以申请最低折扣学生直接优惠购买图书欢迎写文章投稿，我们强大的编辑团队将为您提供专业和高效的编辑出版服务
