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极客学院团队出品 · 更新于 2017-08-18 14:00:07

TensorBoard: 图表可视化

TensorFlow 图表计算强大而又复杂,图表可视化在理解和调试时显得非常有帮助。 下面是一个运作时的可式化例子。

一个TensorFlow图表的可视化 "一个TensorFlow图表的可视化") 一个TensorFlow图表的可视化。

为了显示自己的图表,需将 TensorBoard 指向此工作的日志目录并运行,点击图表顶部窗格的标签页,然后在左上角的菜单中选择合适的运行。想要深入学习关于如何运行 TensorBoard 以及如何保证所有必要信息被记录下来,请查看 Summaries 和 TensorBoard.

名称域(Name scoping)和节点(Node)

典型的 TensorFlow 可以有数以千计的节点,如此多而难以一下全部看到,甚至无法使用标准图表工具来展示。为简单起见,我们为变量名划定范围,并且可视化把该信息用于在图表中的节点上定义一个层级。默认情况下, 只有顶层节点会显示。下面这个例子使用tf.name_scopehidden命名域下定义了三个操作:

import tensorflow as tf

with tf.name_scope('hidden') as scope:
  a = tf.constant(5, name='alpha')
  W = tf.Variable(tf.random_uniform([1, 2], -1.0, 1.0), name='weights')
  b = tf.Variable(tf.zeros([1]), name='biases')

结果是得到了下面三个操作名:

  • hidden/alpha
  • hidden/weights
  • hidden/biases

默认地,三个操作名会折叠为一个节点并标注为hidden。其额外细节并没有丢失,你可以双击,或点击右上方橙色的+来展开节点,然后就会看到三个子节点alphaweightsbiases了。

这有一个生动的例子,例中有一个更复杂的节点,节点处于其初始和展开状态。

未展开的名称域 展开的名称域
顶级名称域的初始视图pool_1,点击右上方橙色的+按钮或双击节点来展开。 展开的pool_1名称域视图,点击右上方橙色的-按钮或双击节点来收起此名称域。

通过名称域把节点分组来得到可读性高的图表很关键的。如果你在构建一个模型,名称域就可以用来控制可视化结果。你的名称域越好,可视性就越好。

上面的图像例子说明了可视化的另一方面, TensorFlow 图表有两种连接关系:数据依赖和控制依赖。数据依赖显示两个操作之间的tensor流程,用实心箭头指示,而控制依赖用点线表示。在已展开的视图(上面的右图)中,除了用点线连接的CheckNumericscontrol_dependency之外,所有连接都是数据依赖的。

还有一种手段用来简化布局。大多数 TensorFlow 图表有一部分节点,这部分节点和其他节点之间有很多连接。比如,许多节点在初始化阶段可能会有一个控制依赖,而绘制所有init节点的边缘和其依赖可能会创造出一个混乱的视图。

为了减少混乱,可视化把所有 high-degree 节点分离到右边的一个从属区域, 而不会绘制线条来表示他们的边缘。线条也不用来表示连接了,我们绘制了小节点图标来指示这些连接关系。分离出从属节点通常不会把关键信息删除掉,因为这些节点和内构功能是相关的。

conv_1是主图表的部分 save被抽出为从属节点
节点conv_1被连接到save,注意其右边save节点图标。 save has a high degree, 并会作为从属节点出现,与conv_1的连接作为一个节点图标显示在其左边。为了继续减少杂乱,既然save有很多连接,我们则只显示前5个,而把其余的缩略为... 12 more

最后一个结构上的简化法叫做序列折叠(series collapsing)。 序列基序(Sequential motifs)是拥有相同结构并且其名称结尾的数字不同的节点,它们被折叠进一个单独的节点块(stack)中。对长序列网络来说,序列折叠极大地简化了视图,对于已层叠的节点,双击会展开序列。

节点序列 展开的节点序列
一个节点序列的折叠视图。 视图的一小块, 双击后展开。

最后,针对易读性的最后一点要说到的是,可视化为常节点和摘要节点使用了特别的图标,总结起来有下面这些节点符号:

符号 意义
名称域 High-level节点代表一个名称域,双击则展开一个高层节点。
断线节点序列 彼此之间不连接的有限个节点序列。
相连节点序列 彼此之间相连的有限个节点序列。
操作节点 一个单独的操作节点。
常量节点 一个常量结点。
摘要节点 一个摘要节点。
数据流边 显示各操作间的数据流边。
控制依赖边 显示各操作间的控制依赖边。
引用边 引用边,表示出度操作节点可以使入度tensor发生变化。

交互

通过平移和缩放来导航图表,点击和拖动用于平移,滚动手势用于缩放。双击一个节点或点击其+按钮来展开代表一组操作的名称域。右下角有一个小地图可以在缩放和平移时方便的改变当前视角。

要关闭一个打开的节点,再次双击它或点击它的-按钮,你也可以只点击一次来选中一个节点,节点的颜色会加深,并且会看到节点的详情,其连接到的节点会在可视化右上角的详情卡片显现。

一个名称域的详情卡片 操作节点的详情卡片
详情卡片展示conv2名称域的详细信息,名称域中操作节点的输入和输出被结合在一起,适用于不显示属性的名称域。 详情卡片展示DecodeRaw操作节点,除了输入和输出,卡片也会展示与当前节点相关的设备和属性。

选择对于 high-degree 节点的理解也很有帮助,选择任意节点,则与它的其余连接相应的节点也会选中,这使得在进行例如查看哪一个节点是否已保存等操作时非常容易。

点击详情卡片中的一个节点名称时会选中该节点,必要的话,视角会自动平移以使该节点可见。

最后,使用图例上方的颜色菜单,你可以给你的图表选择两个颜色方案。默认的结构视图下,当两个 high-level 节点颜色一样时,其会以相同的彩虹色彩出现,而结构唯一的节点颜色是灰色。还有一个视图则展示了不同的操作运行于什么设备之上。名称域被恰当的根据其中的操作节点的设备片件来着色。

下图是一张真实图表的图解:

按结构着色 按设备着色
结构视图:灰色节点的结构是唯一的。橙色的conv1conv2节点有相同的结构, 其他颜色的节点也类似。 设备视图:名称域根据其中的操作节点的设备片件来着色,在此紫色代表GPU,绿色代表CPU。

原文: TensorBoard: Graph Visualization 翻译: @Warln 校对: lucky521

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