TensorFlow - Visualisation TensorBoard

TensorFlow comprend un outil de visualisation, appelé TensorBoard. Il est utilisé pour analyser le graphique de flux de données et également pour comprendre les modèles d'apprentissage automatique. La caractéristique importante de TensorBoard comprend une vue de différents types de statistiques sur les paramètres et les détails de tout graphique en alignement vertical.

Le réseau neuronal profond comprend jusqu'à 36 000 nœuds. TensorBoard aide à réduire ces nœuds dans des blocs de haut niveau et à mettre en évidence les structures identiques. Cela permet une meilleure analyse du graphe en se concentrant sur les sections primaires du graphe de calcul. La visualisation TensorBoard est dite très interactive où un utilisateur peut effectuer un panoramique, zoomer et étendre les nœuds pour afficher les détails.

La représentation schématique suivante montre le fonctionnement complet de la visualisation TensorBoard -

Les algorithmes regroupent les nœuds en blocs de haut niveau et mettent en évidence les groupes spécifiques avec des structures identiques, qui séparent les nœuds de haut degré. Le TensorBoard ainsi créé est utile et est traité tout aussi important pour le réglage d'un modèle d'apprentissage automatique. Cet outil de visualisation est conçu pour le fichier journal de configuration avec des informations récapitulatives et des détails qui doivent être affichés.

Concentrons-nous sur l'exemple de démonstration de la visualisation TensorBoard à l'aide du code suivant -

import tensorflow as tf 

# Constants creation for TensorBoard visualization 
a = tf.constant(10,name = "a") 
b = tf.constant(90,name = "b") 
y = tf.Variable(a+b*2,name = 'y') 
model = tf.initialize_all_variables() #Creation of model 

with tf.Session() as session: 
   merged = tf.merge_all_summaries() 
   writer = tf.train.SummaryWriter("/tmp/tensorflowlogs",session.graph) 
   session.run(model) 
   print(session.run(y))

Le tableau suivant montre les différents symboles de la visualisation TensorBoard utilisés pour la représentation des nœuds -