graphs.ipynb

Kernel: Python 3

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检查 TensorFlow 图

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概述

TensorBoard 的 Graphs 信息中心是检查 TensorFlow 模型的强大工具。您可以快速查看模型结构的概念计算图，并确保其符合您的预期设计。您还可以查看运算级计算图以了解 TensorFlow 如何理解您的程序。检查运算级计算图可以使您深入了解如何更改模型。例如，如果训练进度比预期的慢，则可以重新设计模型。

本教程简要概述了如何生成计算图诊断数据并将其在 TensorBoard 的 Graphs 信息中心中呈现。您将为 Fashion-MNIST 数据集定义和训练一个简单的 Keras 序贯模型，并学习如何记录和检查模型计算图。您还将使用跟踪 API 为使用新 tf.function 注解创建的函数生成计算图数据。

设置

# Load the TensorBoard notebook extension.
%load_ext tensorboard

from datetime import datetime
from packaging import version

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

print("TensorFlow version: ", tf.__version__)
assert version.parse(tf.__version__).release[0] >= 2, \
    "This notebook requires TensorFlow 2.0 or above."

TensorFlow version:  2.2.0

import tensorboard
tensorboard.__version__

'2.2.1'

# Clear any logs from previous runs
!rm -rf ./logs/ 

定义一个 Keras 模型

在此示例中，分类器是一个简单的四层顺序模型。

# Define the model.
model = keras.models.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    keras.layers.Dense(32, activation='relu'),
    keras.layers.Dropout(0.2),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(
    optimizer='adam',
    loss='sparse_categorical_crossentropy',
    metrics=['accuracy'])

下载并准备训练数据

(train_images, train_labels), _ = keras.datasets.fashion_mnist.load_data()
train_images = train_images / 255.0

训练模型并记录数据

训练之前，请定义 Keras TensorBoard callback, 并指定日志目录。通过将此回调传递给 Model.fit(), 可以确保在 TensorBoard 中记录图形数据以进行可视化。

# Define the Keras TensorBoard callback.
logdir="logs/fit/" + datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S")
tensorboard_callback = keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=logdir)

# Train the model.
model.fit(
    train_images,
    train_labels, 
    batch_size=64,
    epochs=5, 
    callbacks=[tensorboard_callback])

Epoch 1/5
938/938 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.6955 - accuracy: 0.7618
Epoch 2/5
938/938 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.4877 - accuracy: 0.8296
Epoch 3/5
938/938 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.4458 - accuracy: 0.8414
Epoch 4/5
938/938 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.4246 - accuracy: 0.8476
Epoch 5/5
938/938 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.4117 - accuracy: 0.8508

<tensorflow.python.keras.callbacks.History at 0x7f656ecc3fd0>

op-level graph

启动 TensorBoard，然后等待几秒钟以加载 UI。通过点击顶部的 “graph” 来选择图形仪表板。

%tensorboard --logdir logs

您还可以选择使用 TensorBoard.dev 来创建托管的可共享实验。

!tensorboard dev upload \
  --logdir logs \
  --name "Sample op-level graph" \
  --one_shot

默认情况下，TensorBoard 显示 op-level图。（在左侧，您可以看到已选择 “Default” 标签。）请注意，图是倒置的。 数据从下到上流动，因此与代码相比是上下颠倒的。 但是，您可以看到该图与 Keras 模型定义紧密匹配，并具有其他计算节点的额外边缘。

图通常很大，因此您可以操纵图的可视化效果：

• 滚动到 zoom 来放大和缩小

• 拖到 pan 平移

• 双击切换 node expansion 来进行节点扩展（一个节点可以是其他节点的容器）

您还可以通过单击节点来查看元数据。这使您可以查看输入，输出，形状和其他详细信息。

概念图

除了执行图，TensorBoard 还显示一个“概念图”。 这只是 Keras 模型的视图。 如果您要重新使用保存的模型并且想要检查或验证其结构，这可能会很有用。

要查看概念计算图，请选择“keras”标签。在此示例中，您将看到一个收起的 Sequential 节点。双击该节点可以查看模型的结构：

tf.functions 的图

目前为止的示例描述了 Keras 模型的计算图，其中这些计算图是通过定义 Keras 层并调用 Model.fit() 创建的。

您可能会遇到需要使用 tf.function 注释来[autograph]的情况，即将 Python 计算函数转换为高性能 TensorFlow 图。对于这些情况，您可以使用 TensorBoard 中的 TensorFlow Summary Trace API 记录签名函数以进行可视化。

要使用 Summary Trace API ，请执行以下操作:

• 使用 tf.function 定义和注释功能

• 在函数调用站点之前立即使用 tf.summary.trace_on()

• 通过传递 profiler=True 将性能剖析信息（内存、CPU 时间）添加到计算图中

• 使用摘要文件编写器，调用 tf.summary.trace_export() 保存日志数据

然后，您可以使用 TensorBoard 查看函数的行为。

# The function to be traced.
@tf.function
def my_func(x, y):
  # A simple hand-rolled layer.
  return tf.nn.relu(tf.matmul(x, y))

# Set up logging.
stamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S")
logdir = 'logs/func/%s' % stamp
writer = tf.summary.create_file_writer(logdir)

# Sample data for your function.
x = tf.random.uniform((3, 3))
y = tf.random.uniform((3, 3))

# Bracket the function call with
# tf.summary.trace_on() and tf.summary.trace_export().
tf.summary.trace_on(graph=True, profiler=True)
# Call only one tf.function when tracing.
z = my_func(x, y)
with writer.as_default():
  tf.summary.trace_export(
      name="my_func_trace",
      step=0,
      profiler_outdir=logdir)

%tensorboard --logdir logs/func

现在，您可以看到 TensorBoard 所理解的函数结构。 单击 “Profile” 按钮以查看 CPU 和内存统计信息。