TensorBoard: 圖表可視化 <a class="md-anchor" id="AUTOGENERATED-tensor

TensorFlow 圖表計(jì)算強(qiáng)大而又復(fù)雜，圖表可視化在理解和調(diào)試時(shí)顯得非常有幫助。 下面是一個(gè)運(yùn)作時(shí)的可式化例子。

http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/images/graph_vis_animation.gif" alt="一個(gè)TensorFlow圖表的可視化" /> "一個(gè)TensorFlow圖表的可視化") 一個(gè)TensorFlow圖表的可視化。

為了顯示自己的圖表，需將 TensorBoard 指向此工作的日志目錄并運(yùn)行，點(diǎn)擊圖表頂部窗格的標(biāo)簽頁(yè)，然后在左上角的菜單中選擇合適的運(yùn)行。想要深入學(xué)習(xí)關(guān)于如何運(yùn)行 TensorBoard 以及如何保證所有必要信息被記錄下來(lái)，請(qǐng)查看 Summaries 和 TensorBoard.

名稱域（Name scoping）和節(jié)點(diǎn)（Node）

典型的 TensorFlow 可以有數(shù)以千計(jì)的節(jié)點(diǎn)，如此多而難以一下全部看到，甚至無(wú)法使用標(biāo)準(zhǔn)圖表工具來(lái)展示。為簡(jiǎn)單起見(jiàn)，我們?yōu)樽兞棵麆澏ǚ秶?，并且可視化把該信息用于在圖表中的節(jié)點(diǎn)上定義一個(gè)層級(jí)。默認(rèn)情況下， 只有頂層節(jié)點(diǎn)會(huì)顯示。下面這個(gè)例子使用tf.name_scope在hidden命名域下定義了三個(gè)操作:

import tensorflow as tf

with tf.name_scope('hidden') as scope:
  a = tf.constant(5, name='alpha')
  W = tf.Variable(tf.random_uniform([1, 2], -1.0, 1.0), name='weights')
  b = tf.Variable(tf.zeros([1]), name='biases')

結(jié)果是得到了下面三個(gè)操作名:

• hidden/alpha
• hidden/weights
• hidden/biases

默認(rèn)地，三個(gè)操作名會(huì)折疊為一個(gè)節(jié)點(diǎn)并標(biāo)注為hidden。其額外細(xì)節(jié)并沒(méi)有丟失，你可以雙擊，或點(diǎn)擊右上方橙色的+來(lái)展開(kāi)節(jié)點(diǎn)，然后就會(huì)看到三個(gè)子節(jié)點(diǎn)alpha，weights和biases了。

這有一個(gè)生動(dòng)的例子，例中有一個(gè)更復(fù)雜的節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)處于其初始和展開(kāi)狀態(tài)。

通過(guò)名稱域把節(jié)點(diǎn)分組來(lái)得到可讀性高的圖表很關(guān)鍵的。如果你在構(gòu)建一個(gè)模型，名稱域就可以用來(lái)控制可視化結(jié)果。你的名稱域越好，可視性就越好。

上面的圖像例子說(shuō)明了可視化的另一方面， TensorFlow 圖表有兩種連接關(guān)系：數(shù)據(jù)依賴和控制依賴。數(shù)據(jù)依賴顯示兩個(gè)操作之間的tensor流程，用實(shí)心箭頭指示，而控制依賴用點(diǎn)線表示。在已展開(kāi)的視圖(上面的右圖)中，除了用點(diǎn)線連接的CheckNumerics和control_dependency之外，所有連接都是數(shù)據(jù)依賴的。

還有一種手段用來(lái)簡(jiǎn)化布局。大多數(shù) TensorFlow 圖表有一部分節(jié)點(diǎn)，這部分節(jié)點(diǎn)和其他節(jié)點(diǎn)之間有很多連接。比如，許多節(jié)點(diǎn)在初始化階段可能會(huì)有一個(gè)控制依賴，而繪制所有init節(jié)點(diǎn)的邊緣和其依賴可能會(huì)創(chuàng)造出一個(gè)混亂的視圖。

為了減少混亂，可視化把所有 high-degree 節(jié)點(diǎn)分離到右邊的一個(gè)從屬區(qū)域， 而不會(huì)繪制線條來(lái)表示他們的邊緣。線條也不用來(lái)表示連接了，我們繪制了小節(jié)點(diǎn)圖標(biāo)來(lái)指示這些連接關(guān)系。分離出從屬節(jié)點(diǎn)通常不會(huì)把關(guān)鍵信息刪除掉，因?yàn)檫@些節(jié)點(diǎn)和內(nèi)構(gòu)功能是相關(guān)的。

最后一個(gè)結(jié)構(gòu)上的簡(jiǎn)化法叫做序列折疊（series collapsing）。 序列基序（Sequential motifs）是擁有相同結(jié)構(gòu)并且其名稱結(jié)尾的數(shù)字不同的節(jié)點(diǎn)，它們被折疊進(jìn)一個(gè)單獨(dú)的節(jié)點(diǎn)塊（stack）中。對(duì)長(zhǎng)序列網(wǎng)絡(luò)來(lái)說(shuō)，序列折疊極大地簡(jiǎn)化了視圖，對(duì)于已層疊的節(jié)點(diǎn)，雙擊會(huì)展開(kāi)序列。

最后，針對(duì)易讀性的最后一點(diǎn)要說(shuō)到的是，可視化為常節(jié)點(diǎn)和摘要節(jié)點(diǎn)使用了特別的圖標(biāo)，總結(jié)起來(lái)有下面這些節(jié)點(diǎn)符號(hào)：

交互

通過(guò)平移和縮放來(lái)導(dǎo)航圖表，點(diǎn)擊和拖動(dòng)用于平移，滾動(dòng)手勢(shì)用于縮放。雙擊一個(gè)節(jié)點(diǎn)或點(diǎn)擊其+按鈕來(lái)展開(kāi)代表一組操作的名稱域。右下角有一個(gè)小地圖可以在縮放和平移時(shí)方便的改變當(dāng)前視角。

要關(guān)閉一個(gè)打開(kāi)的節(jié)點(diǎn)，再次雙擊它或點(diǎn)擊它的-按鈕，你也可以只點(diǎn)擊一次來(lái)選中一個(gè)節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)的顏色會(huì)加深，并且會(huì)看到節(jié)點(diǎn)的詳情，其連接到的節(jié)點(diǎn)會(huì)在可視化右上角的詳情卡片顯現(xiàn)。

選擇對(duì)于 high-degree 節(jié)點(diǎn)的理解也很有幫助，選擇任意節(jié)點(diǎn)，則與它的其余連接相應(yīng)的節(jié)點(diǎn)也會(huì)選中，這使得在進(jìn)行例如查看哪一個(gè)節(jié)點(diǎn)是否已保存等操作時(shí)非常容易。

點(diǎn)擊詳情卡片中的一個(gè)節(jié)點(diǎn)名稱時(shí)會(huì)選中該節(jié)點(diǎn)，必要的話，視角會(huì)自動(dòng)平移以使該節(jié)點(diǎn)可見(jiàn)。

最后，使用圖例上方的顏色菜單，你可以給你的圖表選擇兩個(gè)顏色方案。默認(rèn)的結(jié)構(gòu)視圖下，當(dāng)兩個(gè) high-level 節(jié)點(diǎn)顏色一樣時(shí)，其會(huì)以相同的彩虹色彩出現(xiàn)，而結(jié)構(gòu)唯一的節(jié)點(diǎn)顏色是灰色。還有一個(gè)視圖則展示了不同的操作運(yùn)行于什么設(shè)備之上。名稱域被恰當(dāng)?shù)母鶕?jù)其中的操作節(jié)點(diǎn)的設(shè)備片件來(lái)著色。

下圖是一張真實(shí)圖表的圖解：

原文: TensorBoard: Graph Visualization 翻譯: @Warln 校對(duì): lucky521