1,2,5から黄金比を計算する簡単なスクリプトを書きました。実際のグラフ構造のテンソルフロー(おそらくmatplotlib
またはnetworkx
の助けを借りて)を通して実際にビジュアルを生成する方法はありますか?テンソルフローのドキュメントはファクターグラフに非常に似ているので、私は疑問に思っていました:
テンソルフローを介してグラフ構造の画像をどのように生成できますか?
以下のこの例では、C_1, C_2, C_3
を個々のノードとして、次にC_1
にはtf.sqrt
操作の後に、それらをまとめる操作が続きます。おそらく、グラフ構造(ノード、エッジ)をnetworkx
にインポートできますか? tensor
オブジェクトにはgraph
属性があることがわかりますが、これをイメージングの目的で実際に使用する方法はわかりません。
#!/usr/bin/python
import tensorflow as tf
C_1 = tf.constant(5.0)
C_2 = tf.constant(1.0)
C_3 = tf.constant(2.0)
golden_ratio = (tf.sqrt(C_1) + C_2)/C_3
sess = tf.Session()
print sess.run(golden_ratio) #1.61803
sess.close()
Tensorboard を使用して、グラフの画像を取得できます。グラフを出力するにはコードを編集する必要があります。その後、テンソルボードを起動して表示できます。特に、 TensorBoard:Graph Visualization を参照してください。 SummaryWriter
を作成し、sess.graph_def
を含めます。グラフdefはログディレクトリに出力されます。
これはまさにテンソルボードが作成されたものです。グラフに関する情報を保存するには、コードをわずかに変更する必要があります。
import tensorflow as tf
C_1 = tf.constant(5.0)
C_2 = tf.constant(1.0)
C_3 = tf.constant(2.0)
golden_ratio = (tf.sqrt(C_1) + C_2)/C_3
with tf.Session() as sess:
writer = tf.summary.FileWriter('logs', sess.graph)
print sess.run(golden_ratio)
writer.close()
これにより、作業ディレクトリにイベントファイルを含むlogs
フォルダーが作成されます。この後、コマンドラインからテンソルボードを実行する必要がありますtensorboard --logdir="logs"
そして、それが提供するURLに移動します( http://127.0.0.1:6006 )。ブラウザで[グラフ]タブに移動して、グラフをお楽しみください。
TFを使用する場合は、TBを使用します。したがって、 officialtutorials =そして、これから ビデオ 。