Tensorflow学习笔记3：TensorBoard可视化学习

TensorBoard简介

Tensorflow发布包中提供了TensorBoard，用于展示Tensorflow任务在计算过程中的Graph、定量指标图以及附加数据。大致的效果如下所示， 

TensorBoard工作机制

TensorBoard 通过读取 TensorFlow 的事件文件来运行。TensorFlow 的事件文件包括了你会在 TensorFlow 运行中涉及到的主要数据。关于TensorBoard的详细介绍请参考TensorBoard:可视化学习。下面做个简单介绍。

Tensorflow的API中提供了一种叫做Summary的操作，用于将Tensorflow计算过程的相关数据序列化成字符串Tensor。例如标量数据的图表scalar_summary或者梯度权重的分布histogram_summary。

通过tf.train.SummaryWriter来将序列化后的Summary数据保存到磁盘指定目录（通过参数logdir指定）。此外，SummaryWriter构造函数还包含了一个可选参数GraphDef，通过指定该参数，可以在TensorBoard中展示Tensorflow中的Graph（如上图所示）。

大致的代码框架如下所示：

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