tenssorflowはモデルファイルを通して、tenssorboardを使ってその模型図Graph方式を調べます。

GoogleはGraph構造を含むさまざまなデータをグラフで解析できるツールを提供します。
ですから、簡単に何行かのPyhtonを書いて、Graphをロードして、logdirの中だけで、Graph構造データを出力して、その構造を確認できます。
下記のコードを実行して、データフローチャートを画像として保存し、ディレクトリF:/tensflow/graphhでファイルevents.out.tfevents.1.1508420019.0 XM-PCを生成します。

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.platform import gfile
 
graph = tf.get_default_graph()
graphdef = graph.as_graph_def()
_ = tf.train.import_meta_graph("model.ckpt.metaa")
summary_write = tf.summary.FileWriter("./" , graph)
summary_write.close()

tensor boardを有効にします
私が使っているpythonの開発環境はAnacondaです。
（1）Anaconda Prottを開いて、activate tenssor flowを入力してtenssor flow環境に入る；
（2）tenssorboardを開いて、次のコマンドを入力します。

tensorboard --logdir=F://tensorflow//graph

ここで、logdirのパラメータはコードに保存されているgraphのパスです。単斜棒と書くと、tensboardが開きますが、graphsには「No graph definition files wers found」と表示されます。graphは表示されません。パスパラメータは二重スラッシュに変更すればいいです。
3.生成したgraphをtenssorboardで確認する
（1）Googleブラウザで開くhttp://127.0.0.1:6006/オレンジ色の画面が表示されます。
（2）最初の行のタブでgraphsを選択すると、結果が表示されます。
以上のこのtenssorflowは模型ファイルを通して、tenssorboardを使ってその模型図Graph方式を調べます。つまり、小編纂は皆さんに共有された全部の内容です。参考にしてもらいたいです。皆さんも多くの応援をお願いします。