利用Tensorboard绘制网络识别准确率和loss曲线实例

简介

Tensorboard是Tensorflow提供的一个可视化工具，它可以帮助我们更好地了解深度神经网络的运行情况。其中最重要的两个可视化方法是在Tensorboard上绘制准确率和loss曲线，通过这两个指标我们可以评估我们的模型在训练期间的表现。本文将介绍如何使用Tensorboard来绘制网络识别准确率和loss曲线，并给出一个实例。

绘制网络识别准确率曲线

准确率的定义

在深度神经网络中，准确率是指在测试集上预测正确的样本占总样本数的比例。它是一个评估模型性能的重要指标，因为它可以告诉我们模型的预测能力。通常情况下，当准确率越高时，表明模型的表现越好。

在Tensorboard上绘制准确率曲线的步骤

要在Tensorboard上绘制准确率曲线，我们需要进行以下步骤：

1. 在网络模型中添加代码来计算准确率。

2. 在训练过程中将准确率作为一个summary写入event文件中。

3. 用Tensorboard加载event文件并绘制准确率曲线。

以下是一个绘制准确率曲线的实例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
# 准备数据
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)
# 设置超参数
learning_rate = 0.001
training_epochs = 25
batch_size = 100
display_step = 1
# 定义占位符
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
# 定义模型
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
pred = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)
# 定义loss和优化器
cost = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y * tf.log(pred), reduction_indices=1))
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(cost)
# 计算准确率
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(pred, 1), tf.argmax(y, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
# 定义summary用于记录准确率
tf.summary.scalar('accuracy', accuracy)
summary_op = tf.summary.merge_all()
# 初始化所有变量
init = tf.global_variables_initializer()
# 启动Tensorflow图
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    # 创建一个summary writer
    summary_writer = tf.summary.FileWriter('/tmp/mnist_logs', graph=tf.get_default_graph())
    # 训练循环
    for epoch in range(training_epochs):
        avg_cost = 0.
        total_batch = int(mnist.train.num_examples/batch_size)
        # 遍历全部数据集
        for i in range(total_batch):
            batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(batch_size)
            # 计算loss并更新模型参数
            _, c, summary = sess.run([optimizer, cost, summary_op],
                                     feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys})
            # 将summary写入文件
            summary_writer.add_summary(summary, epoch * total_batch + i)
            # 计算平均loss值
            avg_cost += c / total_batch
        # 在训练过程中显示训练结果
        if (epoch+1) % display_step == 0:
            print('Epoch:', '%04d' % (epoch+1), 'cost=', '{:.9f}'.format(avg_cost))
    print('Optimization Finished!')
    # 在测试集上计算准确率
    print('Accuracy:', sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y: mnist.test.labels}))
    # 关闭summary writer
    summary_writer.close()

在上述代码中，我们通过`tf.summary.scalar`函数来定义一个summary，用于记录每个epoch的准确率，然后将所有的summary合并成一个summary操作用于一次性记录。在每个epoch结束时，我们通过`summary_writer.add_summary`函数将这个epoch的summary记录到event文件中。在tensorflow图运行结束后，我们关闭summary writer。

可以通过以下命令启动Tensorboard并查看准确率曲线：

tensorboard --logdir=/tmp/mnist_logs

绘制loss曲线

loss的定义

在深度神经网络中，loss是指网络的预测值与真实值之间的差距，通常使用交叉熵函数来计算loss。它是一个评估模型性能的重要指标，因为它可以告诉我们模型的拟合能力。通常情况下，当loss越小时，表明模型的表现越好。

在Tensorboard上绘制loss曲线的步骤

要在Tensorboard上绘制loss曲线，我们需要进行以下步骤：

1. 在网络模型中添加代码来计算loss。

2. 在训练过程中将loss作为一个summary写入event文件中。

3. 用Tensorboard加载event文件并绘制loss曲线。

以下是一个绘制loss曲线的实例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
# 准备数据
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)
# 设置超参数
learning_rate = 0.001
training_epochs = 25
batch_size = 100
display_step = 1
# 定义占位符
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
# 定义模型
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
pred = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)
# 定义loss和优化器
cost = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y * tf.log(pred), reduction_indices=1))
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(cost)
# 定义summary用于记录每个epoch的loss
tf.summary.scalar('loss', cost)
summary_op = tf.summary.merge_all()
# 初始化所有变量
init = tf.global_variables_initializer()
# 启动Tensorflow图
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    # 创建一个summary writer
    summary_writer = tf.summary.FileWriter('/tmp/mnist_logs', graph=tf.get_default_graph())
    # 训练循环
    for epoch in range(training_epochs):
        avg_cost = 0.
        total_batch = int(mnist.train.num_examples/batch_size)
        # 遍历全部数据集
        for i in range(total_batch):
            batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(batch_size)
            # 计算loss并更新模型参数
            _, c, summary = sess.run([optimizer, cost, summary_op],
                                     feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys})
            # 将summary写入文件
            summary_writer.add_summary(summary, epoch * total_batch + i)
            # 计算平均loss值
            avg_cost += c / total_batch
        # 在训练过程中显示训练结果
        if (epoch+1) % display_step == 0:
            print('Epoch:', '%04d' % (epoch+1), 'cost=', '{:.9f}'.format(avg_cost))
    print('Optimization Finished!')
    # 在测试集上计算准确率
    print('Accuracy:', sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y: mnist.test.labels}))
    # 关闭summary writer
    summary_writer.close()

在上述代码中，我们通过`tf.summary.scalar`函数来定义一个summary，用于记录每个epoch的loss，然后将所有的summary合并成一个summary操作用于一次性记录。在每个epoch结束时，我们通过`summary_writer.add_summary`函数将这个epoch的summary记录到event文件中。在tensorflow图运行结束后，我们关闭summary writer。

可以通过以下命令启动Tensorboard并查看loss曲线：

tensorboard --logdir=/tmp/mnist_logs

总结

在深度神经网络中，准确率和loss是评估模型性能的重要指标，它们可以告诉我们模型在训练期间的表现，帮助我们更好地了解网络的运行情况。Tensorboard是Tensorflow提供的一个可视化工具，它可以帮助我们绘制准确率和loss曲线，从而进一步了解模型的表现。在本文中，我们通过一个实例介绍了如何使用Tensorboard来绘制网络识别准确率和loss曲线。