python – 在TensorFlow中显示图表的图像？

我写了一个简单的脚本来计算1,2,5的黄金比例.有没有办法通过实际图形结构实际产生视觉通过张量流(可能借助于matplotlib或networkx)？张量流的文档非常类似于因子图,所以我想知道：

如何通过张量流生成图形结构的图像？

在下面的这个例子中,它将是C_1,C_2,C_3作为单个节点,然后C_1将具有tf.sqrt操作,然后是将它们组合在一起的操作.也许图形结构(节点,边缘)可以导入到networkx中？我看到张量对象有一个图形属性,但我还没有找到如何实际使用它来进行成像.

#!/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()

解决方法:

您可以使用Tensorboard获取图形的图像.您需要编辑代码以输出图形,然后您可以启动tensorboard并查看它.特别参见TensorBoard: Graph Visualization.您创建了一个SummaryWriter并在其中包含sess.graph_def.图形def将输出到日志目录.