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1. 案例回顾

上一篇文章我们搭建了完整线性回归模型并进行1000轮训练，达到了较为不错的效果。本文将主要介绍在完整机器学习中的其他功能与流程，比如将训练损失可视化，Tensorboard显示变量，自定义增加命名空间，模型保存等等。

2. 增加变量显示

在TensorBoard当中观察模型的参数、损失值等变量值的变化。不同的数据要用不同的方式去收集，比如标量数据用.scalar，高维度数据用.histogram等。

收集变量： - tf.summary.scalar(name='', tensor)收集对于损失函数和准确率等单值变量（标量），name为变量的名字，tensor为值。 - tf.summary.histogram(name='', tensor)收集高维度的变量参数（权重和偏置变化状况） - tf.summary.image(name='', tensor)收集输入的图片张量能显示图片

合并变量写入事件文件 - merged=tf.summary.merge_all()：将权重偏置都搜集到一起 - 运行合并：summary = sess.run(merged)，每次迭代都需在会话中运行 - 添加：FileWriter.add_summary(summary, i)i表示第几次的值，将summary对象写入到事件文件中

3. 代码演示

步骤1：导入所需库

ipython import tensorflow as tf import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior()

步骤2：线性回归并收集变量

• 我们在./File/linear目录下创建了事件文件，用来保存变量中间结果
• 需要在训练时的每一次循环后将变量写入事件
• 本案例演示中，主要用到收集变量与变量合并写入事件，最终得到可视化结果

• 主要流程为：

  1. 创建事件
  2. 收集变量
  3. 合并变量
  4. 写入变量 ```ipython def linear_regression(): """ 实现线性回归 """

  1.1 准备数据

  X = tf.random_normal(shape=[100,1]) y_true = tf.matmul(X, [[0.5]]) + 1 # matmul矩阵运算

  1.2 模型构造

  定义模型参数

  用变量来定义

  weights = tf.Variable(initial_value=tf.random_normal(shape=[1,1])) # 需要给一个初始设置：正态分布随机初始值；一行一列 bias = tf.Variable(initial_value=tf.random_normal(shape=[1,1])) y_predict = tf.matmul(X, weights) + bias

  1.3 损失函数

  error = tf.reduce_mean(tf.square(y_predict-y_true))

  1.4 优化损失

  optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.01).minimize(error)

  2) 收集变量

  tf.summary.scalar("error", error) tf.summary.histogram("weights", weights) tf.summary.histogram("bias", bias)

  3) 合并变量

  merged = tf.summary.merge_all()

  2. 初始化变量

  init = tf.global_variables_initializer()

  3. 开启会话

  with tf.Session() as sess: sess.run(init)

  # 1) 创建事件文件
  file_writer = tf.summary.FileWriter("./File/linear", graph=sess.graph)
  
  # 查看初始化模型参数的值
  print("训练前模型参数为：权重%f, 偏置%f, 损失%f" %(weights.eval(), bias.eval(), error.eval()))
  
  # 4. 开始训练
  for i in range(1000):
      sess.run(optimizer)
      print("第%d次训练后模型参数为：权重%f, 偏置%f, 损失%f" %(i+1, weights.eval(), bias.eval(),error.eval()))
  
      # 运行合并变量操作
      summary = sess.run(merged)
      # 将每次迭代后的变量写入事件文件
      file_writer.add_summary(summary, i)
  

  return None

linear_regression() ``` 经过1000轮训练得到的结果如下图所示：

步骤3：TensorBoard可视化

同时，我们还在当前目录下建立了新的目录，File/linear。在这个目录下记录了变量的变化过程，我们可以使用Tensorboard将其打开，查看可视化训练过程。

File文件中是刚才保存变量的事件，需要Tensorboard将其打开查看。

需要我们打开anaconda promp，然后在其中进入到安装tensorflow的虚拟环境中。进入到事件所在上级目录。

cd 文件保存上级目录path

tensorboard --logdir=./File/linear/

可视化图结果如下所示：

模型损失变化图如下所示：

权重weight与偏置bias项变化过程如下所示：

权重weight与偏置bias分布直方图如下所示：