第2話TensorFlowデータフローチャート――TensorBoardの使用

1.1データフローチャートとは
TensorFlowはシンボル計算図を使用しており、これはTheanoと似ていますが、TheanoよりもTensorFlowの方が簡潔です.TensorFlowの名前自体はそれ自身の実行原理を記述している:Tensor(テンソル)はN次元配列を意味し、Flow(ストリーム)はデータストリームマップに基づく計算を意味する.データストリームマップの図は、ノードとエッジの2つの基本要素を含む有向図です.この2つの要素は、ノードがデータに対する演算または何らかの演算子を表すデータフローチャートにおいて独自の役割を果たす.また、いずれの演算にも入力者/出力があるため、データ入力者の起点または出力の終点を表すこともできる.一方、エッジは、ノードとノードとの間の送り手1の出力関係を表し、特殊なタイプのデータがこれらのエッジに沿って伝達される.このような特殊なタイプのデータはTensorFlowではTensor,すなわちテンソルと呼ばれ,いわゆるテンソルは通俗的に多次元配列である.
このような図に人テンソルを入力すると,ノードが表す動作は計算装置に割り当てられて計算を完了し,以下は簡単なデータストリーム図である.
1.2 TensorFlow実装データフローチャート
上の図はコードとして以下のように書かれています.

import tensorflow as tf

a = tf.constant(2)
b = tf.constant(4)
c = tf.multiply(a, b)
d = tf.add(a, b)
e = tf.add(c, d)

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(e))

'''
  >>>
14
'''

1.3可視化データフローチャート
見たいのは、tensorBoardをインストールするときに持ってきたツール--TensorBoardが必要です.これ以上インストールする必要はありません.
何ですか.何してるの?どう使いますか.コードを書け!

import tensorflow as tf

a = tf.constant(2, name='input_a')
b = tf.constant(4, name='input_b')
c = tf.multiply(a, b, name='mul_c')
d = tf.add(a, b, name='add_d')
e = tf.add(c, d, name='add_e')

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(e))
    writer = tf.summary.FileWriter('board', sess.graph)  # tf.summary            ，     
    writer.close()

'''
  >>>
14
'''

コードを実行すると、作成したディレクトリboardにlogファイルが生成されます(ファイル名は他のものに変更することもできます.
見て、更にboardディレクトリの下で1つのlogファイルを生成して、どのように使って、ダブルクリックしてだめで、私の左手の右手と1つの遅い動作に来ます
あなたのcmd(winキー+rキー)を起動して、対応するディレクトリに入って、tensorboard--logdir=“board”(このboardは他の名前に変えることができて、対応するコードの中のも変更します.)
][4]
アクセスhttp://localhost:6006(cmdのhttp://LAPTOP-BBMBSKKI:6006/ああ、ブラウザに開けられないかもしれませんが、どうせ私のchromeには開けられません.ucはできます.
下図の画面を得る