import tensorflow as tf
with tf.name_scope(‘命名空间名字’)
input1 = tf.constant(3.0,name='A')
# 要显示的名字
tf.summary.scalar('name', input1)
# 在tensorboard中显示input1的变化折线图
# 初始化
with tf.Session() as sess:
writer = tf.summary.FileWriter('logs/', sess.graph)
# 将训练过程写入logs，以查看tensorboard
result = sess.run(xxx)
# 训练
for i in range(1000):
sess.run(train_step,feed_dict={xs:x_data,ys:y_data})
if(i%50==0): #每50次写一次日志
result = sess.run(merged,feed_dict={xs:x_data,ys:y_data})
#计算需要写入的日志数据
writer.add_summary(result,i) #将日志数据写入文件
会建立一个events.out.tfevents.前缀的文件
打开终端
tensorboard --logdir=logs文件夹路径
一般路径为
http://localhost:6006
