TensorFlow 2.0中Graph可视化的简单案例

Question

我想简单地定义一个模型并在 TensorBoard 中可视化其图形以进行初始架构检查。因此，我不想为此计算任何东西。

在 TensorFlow 1.X 中，在 tf.Session() 中实现很简单，我可以简单地 flush() 一个摘要文件编写器。

在 TensorFlow 2.0 中，没有 tf.Session() 因此问题是如何实现它？

以下是示例代码。我需要添加什么才能让它在 TensorBoard 中写入图形结构？

from nets import i3d
import tensorflow as tf

def i3d_output(model, x):
    out, _ = model(x)
    return out

tf.compat.v1.disable_eager_execution()
x = tf.random.uniform(shape=(4,179,224,224,3))
model = i3d.InceptionI3d()
net = i3d_output(model, x)
train_summary_writer = tf.summary.create_file_writer('/home/uujjwal/bmvc2019')

Answer 1

在图形模式下使用这个：

from tensorflow.python.summary.writer.writer import FileWriter
FileWriter('logs/', graph=tf.compat.v1.get_default_graph()).close()

或者这样：

tf.compat.v1.summary.FileWriter('log/', graph=tf.compat.v1.get_default_graph()).close()

开幕式不需要。

TensorFlow 2.0中Graph可视化的简单案例

A simple case of Graph visualization in TensorFlow 2.0

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