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

http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/images/graph_vis_animation.gif" alt="一個TensorFlow圖表的可視化" /> "一個TensorFlow圖表的可視化") 一個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行，點擊圖表頂部窗格的標(biāo)簽頁，然后在左上角的菜單中選擇合適的運行。想要深入學(xué)習(xí)關(guān)于如何運行 TensorBoard 以及如何保證所有必要信息被記錄下來，請查看 Summaries 和 TensorBoard.

名稱域（Name scoping）和節(jié)點（Node）

典型的 TensorFlow 可以有數(shù)以千計的節(jié)點，如此多而難以一下全部看到，甚至無法使用標(biāo)準(zhǔn)圖表工具來展示。為簡單起見，我們?yōu)樽兞棵麆澏ǚ秶⑶铱梢暬言撔畔⒂糜谠趫D表中的節(jié)點上定義一個層級。默認(rèn)情況下， 只有頂層節(jié)點會顯示。下面這個例子使用tf.name_scope在hidden命名域下定義了三個操作:

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操作名:

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

默認(rèn)地，三個操作名會折疊為一個節(jié)點并標(biāo)注為hidden。其額外細(xì)節(jié)并沒有丟失，你可以雙擊，或點擊右上方橙色的+來展開節(jié)點，然后就會看到三個子節(jié)點alpha，weights和biases了。

這有一個生動的例子，例中有一個更復(fù)雜的節(jié)點，節(jié)點處于其初始和展開狀態(tài)。

通過名稱域把節(jié)點分組來得到可讀性高的圖表很關(guān)鍵的。如果你在構(gòu)建一個模型，名稱域就可以用來控制可視化結(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)依賴顯示兩個操作之間的tensor流程，用實心箭頭指示，而控制依賴用點線表示。在已展開的視圖(上面的右圖)中，除了用點線連接的CheckNumerics和control_dependency之外，所有連接都是數(shù)據(jù)依賴的。

還有一種手段用來簡化布局。大多數(shù) TensorFlow 圖表有一部分節(jié)點，這部分節(jié)點和其他節(jié)點之間有很多連接。比如，許多節(jié)點在初始化階段可能會有一個控制依賴，而繪制所有init節(jié)點的邊緣和其依賴可能會創(chuàng)造出一個混亂的視圖。

為了減少混亂，可視化把所有 high-degree 節(jié)點分離到右邊的一個從屬區(qū)域， 而不會繪制線條來表示他們的邊緣。線條也不用來表示連接了，我們繪制了小節(jié)點圖標(biāo)來指示這些連接關(guān)系。分離出從屬節(jié)點通常不會把關(guān)鍵信息刪除掉，因為這些節(jié)點和內(nèi)構(gòu)功能是相關(guān)的。

最后一個結(jié)構(gòu)上的簡化法叫做序列折疊（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，它們被折疊進(jìn)一個單獨的節(jié)點塊（stack）中。對長序列網(wǎng)絡(luò)來說，序列折疊極大地簡化了視圖，對于已層疊的節(jié)點，雙擊會展開序列。

最后，針對易讀性的最后一點要說到的是，可視化為常節(jié)點和摘要節(jié)點使用了特別的圖標(biāo)，總結(jié)起來有下面這些節(jié)點符號：

交互

通過平移和縮放來導(dǎo)航圖表，點擊和拖動用于平移，滾動手勢用于縮放。雙擊一個節(jié)點或點擊其+按鈕來展開代表一組操作的名稱域。右下角有一個小地圖可以在縮放和平移時方便的改變當(dāng)前視角。

要關(guān)閉一個打開的節(jié)點，再次雙擊它或點擊它的-按鈕，你也可以只點擊一次來選中一個節(jié)點，節(jié)點的顏色會加深，并且會看到節(jié)點的詳情，其連接到的節(jié)點會在可視化右上角的詳情卡片顯現(xiàn)。

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

點擊詳情卡片中的一個節(jié)點名稱時會選中該節(jié)點，必要的話，視角會自動平移以使該節(jié)點可見。

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顏色方案。默認(rèn)的結(jié)構(gòu)視圖下，當(dāng)兩個 high-level 節(jié)點顏色一樣時，其會以相同的彩虹色彩出現(xiàn)，而結(jié)構(gòu)唯一的節(jié)點顏色是灰色。還有一個視圖則展示了不同的操作運行于什么設(shè)備之上。名稱域被恰當(dāng)?shù)母鶕?jù)其中的操作節(jié)點的設(shè)備片件來著色。

下圖是一張真實圖表的圖解：

原文: TensorBoard: Graph Visualization 翻譯: @Warln 校對: lucky521