深度学习之tensorboard可视化工具

(1)什么是tensorboard

tensorboard是TensorFlow 的一个可视化工具包，提供机器学习实验所需的可视化和工具，该工具的功能如下：

跟踪和可视化指标，例如损失和精度
可视化模型图（操作和层）
查看权重、偏差或其他张量随时间变化的直方图
将嵌入投影到低维空间
显示图像、文本和音频数据
分析 TensorFlow 程序
以及更多

(2)怎样使用tensorboard可视化记录的指标

初次接触深度的学习的娃，在复现模型的时候可能会碰到如下样式的文件夹以及如下样式文件

这就是深度学习模型在训练过程中记录下来的相关指标和数据，直接打来文件啥也看不明白，于是需要使用到tensorboard工具

直接在服务器终端输入tensorboard --logdir=创建的文件夹名字(比如我的就是tensorboard_dir)

运行后黄颜色的框框里会出现一个网址

点击进入上面的网址，就能看到生成的曲线图了

(3)怎样使用tensorboard保存生成的图片

先点到SCALARS，然后将左侧两个选项都勾选上

点击这个下载按钮

点击下载成SVC文件

这里提供一个脚本将将svg转换成png图片

#! encoding:UTF-8
import cairosvg
import osdef exportsvg(fromDir, targetDir, exportType):print("开始执行转换命令...")num = 0for a, f, c in os.walk(fromDir):                                  # 使用walk遍历源目录for fileName in c:path = os.path.join(a, fileName)                          # 获得文件路径if os.path.isfile(path) and fileName[-3:] == "svg":       # 判断文件是否为svg类型num += 1fileHandle = open(path)svg = fileHandle.read()fileHandle.close()exportPath = os.path.join(targetDir, fileName[:-3] + exportType)  # 生成目标文件路径exportFileHandle = open(exportPath, 'w')if exportType == "png":try:cairosvg.svg2png(bytestring=svg, write_to=exportPath)  # 转换为png文件except:print("error in convert svg file : %s to png."%(path))elif exportType == "pdf":try:cairosvg.svg2pdf(bytestring=svg, write_to=exportPath)     # 转换为pdf文件except:print("error in convert svg file: %s to pdf."%(path))exportFileHandle.close()print("Success Export ", exportType, " -> ", exportPath)print("已导出 ", num, "个文件")                  # 统计转换文件数量
svgDir = r'test'                # svg文件夹路径
exportDir = r'test'            # 目的文件夹路径
exportFormat = 'png'                               # 转换类型
if not os.path.exists(exportDir):os.mkdir(exportDir)
exportsvg(svgDir, exportDir, exportFormat)          # 转换主函数

如果遇到这样的报错

OSError: no library called "cairo-2" was found

no library called "cairo" was found

no library called "libcairo-2" was found

解决方案如下：

(1)先点这个链接下载一个文件：https://github.com/tschoonj/GTK-for-Windows-Runtime-Environment-Installer/releases/download/2021-01-30/gtk2-runtime-2.24.33-2021-01-30-ts-win64.exe