Функция summary.graph

Функция summary.graph записывает граф вычислений в лог-файл, который в дальнейшем можно просмотреть в TensorBoard. Первым параметром функция принимает граф или функцию, второй параметр - объект SummaryWriter, созданный с помощью summary.create_file_writer. Третьим необязательным параметром передается шаг записи step.

Синтаксис

tf.summary.graph(graph, step=None)

Пример

Давайте создадим простую функцию и запишем ее граф вычислений в лог-файл:

import tensorflow as tf

@tf.function
def model(x):
	return x * 2 + 1

logdir = "/tmp/graph_logs"
writer = tf.summary.create_file_writer(logdir)

with writer.as_default():
	tf.summary.graph(model.get_concrete_function(tf.TensorSpec(shape=[], dtype=tf.float32)).graph, step=0)

writer.flush()
print("graph written")

Результат выполнения кода:

"graph written"

Пример

Давайте запишем граф обученной модели Keras в лог-файл для визуализации:

import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential([
	tf.keras.layers.Dense(4, activation="relu", input_shape=(3,)),
	tf.keras.layers.Dense(2, activation="softmax")
])

logdir = "/tmp/keras_graph_logs"
writer = tf.summary.create_file_writer(logdir)

with writer.as_default():
	tf.summary.graph(model.get_concrete_function(
		tf.TensorSpec(shape=[None, 3], dtype=tf.float32)
	).graph, step=0)

writer.flush()
print("keras graph written")

Результат выполнения кода:

"keras graph written"

Смотрите также

функцию summary.create_file_writer,
которая создает объект для записи логов
функцию summary.scalar,
которая записывает скалярное значение в лог
функцию summary.histogram,
которая записывает гистограмму в лог
функцию summary.flush,
которая сбрасывает данные лога на диск