عرض مخطط للبيان Graph في تنسرفلو Tensorflow

يمكننا القيام بذلك من خلال التعليمة التالية:

%tensorboard --logdir logs/train

  لكن يجب أولاً أن نقوم بتحميل الإضافة:

%load_ext tensorboard.notebook

أو في حال ظهر لديك الخطأ التالي:

RuntimeError: Use '%load_ext tensorboard' instead of '%load_ext tensorboard.notebook'.

قم باستخدام:

%load_ext tensorboard.notebook

مثال:

%load_ext tensorboard.notebook
import tensorflow as tf
import numpy as np
logdir = 'logs/'
writer = tf.summary.create_file_writer(logdir)
tf.summary.trace_on(graph=True, profiler=True)
@tf.function
def forward_and_backward(x, y, w, b, lr=tf.constant(0.01)):
    with tf.name_scope('logits'):
        logits = tf.matmul(x, w) + b
    
    with tf.name_scope('loss'):
        loss_fn = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(
            labels=y, logits=logits)
        reduced = tf.reduce_sum(loss_fn)
        
    with tf.name_scope('optimizer'):
        grads = tf.gradients(reduced, [w, b])
        _ = [x.assign(x - g*lr) for g, x in zip(grads, [w, b])]
    return reduced
# الدخل
x = tf.convert_to_tensor(np.ones([1, 2]), dtype=tf.float32)
y = tf.convert_to_tensor(np.array([1]))
# params
w = tf.Variable(tf.random.normal([2, 2]), dtype=tf.float32)
b = tf.Variable(tf.zeros([1, 2]), dtype=tf.float32)
loss_val = forward_and_backward(x, y, w, b)
with writer.as_default():
    tf.summary.trace_export(
        name='NN',
        step=0,
        profiler_outdir=logdir)
%tensorboard --logdir logs/

الخرج: