TeanorBoard可视化Tensorflow计算图步骤

或者显示No dashboards are active for the current data set.表示路径不对，不是计算图所在的文件夹，或者说没有生成日志文件。

1.写入一段代码

%matplotlib notebook

import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.utils import shuffle
import os 
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"
print(tf.__version__)
print(tf.test.is_gpu_available())

# 定义一个简单的计算图，实现向量加法的操作。
input1 = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], name = 'input1')
input2 = tf.Variable(tf.random_uniform([3]), name = 'input2')
output = tf.add_n([input1, input2], name = 'add')

# 生成一个写日志的writer，并将当前的tensorflow计算图写入日志。
# tensorflow提供了多种写日志文件的API
writer = tf.summary.FileWriter('./logs', tf.get_default_graph())
writer.close()

2.查看当前文件夹下是否生成了文件

文件夹命名不要中文！不要带空格！

 2.打开终端输入tensorboard --logdir=路径

本例中输入的是：tensorboard --logdir=C:Users28746DesktopSummerProjectDay3_MLRlogs

 

 3.在浏览器中打开localhost:6006