Tensorboard是一个神经网络可视化工具，通过使用本地服务器在浏览器上查看神经网络训练日志，生成相应的可是画图，帮助炼丹师优化神经网络。

油管上有单迪伦·马内在2017年做的汇报，很惊艳。主要包括了以下主要功能

• 可视化网络
• 可视化训练过程
• 多模型效果可视化对比

Tensorboard的Projector功能

为了更加直观的了解embedding 向量的效果,TensorBoard 提供了PROJECTOR 界面来可视化高维向量之间的关系。如果在目标问题图像数据集上同一种类的图片在经过卷积层之后得到的瓶颈层向量在空间中比较接近，那么这样迁移学习得到的结果就有可能会更好。类似地，在训练单词向量时，如果语义相近的单词所对应的向量在空间中的距离也比较接近的话，那么自然语言模型的效果也有可能会更好。

为了更直观地介绍TensorBoard PROJECTOR 的使用方法，教程给出一个MNIST的样例程序。

这个样例程序在MNIST数据上训练了一个简单的全连接神经网络。展示在训练100轮和10000轮之后,测试数据经过整个神经网络得到的输出层向量通过PROJECTOR 得到的可视化结果。

为了在PROJECTOR中更好地展示MNIST 图片信息以及每张图片对应的真实标签,PROJECTOR 要求用户准备一个sprite 图像(所谓sprite 图像就是将一组图片组合成一整张大图片)和一个tsv文件给出每张图片对应的标签信息。

1.使用MNIST测试数据生成PROJECTOR所需要的这两个文件。

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import argparse
import os
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
### tensorflow警告记录，可以避免在运行文件时出现红色警告
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
old_v = tf.logging.get_verbosity()
tf.logging.set_verbosity(tf.logging.ERROR)
# PROJECTOR需要的日志文件名和地址相关参数
LOG_DIR = './logs/rnnProjector'
SPRITE_FILE = 'mnist_sprite.jpg'
META_FIEL = "mnist_meta.tsv"
# 使用给出的MNIST图片列表生成sprite图像
def create_sprite_image(images):
 if isinstance(images, list):
 images = np.array(images)
 img_h = images.shape[1]
 img_w = images.shape[2]
 # 计算小图片的数量
 n_plots = int(np.ceil(np.sqrt(images.shape[0])))
 spriteimage = np.ones((img_h * n_plots, img_w * n_plots))
 for i in range(n_plots):
 for j in range(n_plots):
 this_filter = i * n_plots + j
 if this_filter < images.shape[0]:
 this_img = images[this_filter]
 spriteimage[i * img_h:(i + 1) * img_h, j * img_w:(j + 1) * img_w] = this_img
 return spriteimage
mnist = input_data.read_data_sets(".MNIST_data/", one_hot=False)
# 生成sprite图像
to_visualise = 1 - np.reshape(mnist.test.images, (-1, 28, 28))
sprite_image = create_sprite_image(to_visualise)

注意在源代码中，路径给的是相对路径，但是imsave和open函数均会报错找不到文件，在这里我给出的是绝对路径，就是项目的本地路径所在。

# 将生成的sprite图片放到相应的日志目录下
path_for_mnist_sprites = os.path.join(LOG_DIR, SPRITE_FILE)
plt.imsave("C:.../rnnProjector/mnist_sprite.jpg", sprite_image, cmap='gray')
plt.imshow(sprite_image, cmap='gray')
# 生成每张图片对应的标签文件并写道相应的日志目录下
path_for_mnist_metadata = os.path.join(LOG_DIR, META_FIEL)
with open("C:.../rnnProjector/mnist_meta", 'w') as f:
 f.write("Index	Label
")
 for index, label in enumerate(mnist.test.labels):
 f.write("%d	%d
" % (index, label))

生成的就是这样一个集合图，其实，也可以用这段脚本做图片墙，你说是不是啊……

在生成好辅助数据之后，以下代码展示了如何使用TensorFlow 代码生成PROJECTOR所需要的日志文件来可视化MNIST测试数据在最后的输出层向量。

import tensorflow as tf
import mnist_inference
import os
import tqdm
# 加载用于生成PROJECTOR日志的帮助函数
from tensorflow.contrib.tensorboard.plugins import projector
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
BATCH_SIZE = 100
LEARNING_RATE_BASE = 0.8
LEARNING_RATE_DECAY = 0.99
REGULARIZATION_RATE = 0.0001
TRAINING_STEPS = 10000
MOVING_AVERAGE_DECAY = 0.99
LOG_DIR = 'log_2'
SPRITE_FILE = 'C:/Users/01/Desktop/机器学习作业/sklearn+tensorflow/tf_logs/rnnProjector/mnist_sprite.jpg'
META_FIEL = "C:/Users/01/Desktop/机器学习作业/sklearn+tensorflow/tf_logs/rnnProjector/mnist_meta"
TENSOR_NAME = "FINAL_LOGITS"
# 这里需要返回最后测试数据经过整个神经网络得到的输出层矩阵，因为有多张测试图片，每张图片对应了一个输出层向量。所以返回的结果是这些向量组成的矩阵。
def train(mnist):
 # 输入数据的命名空间。
 with tf.name_scope('input'):
 x = tf.placeholder(tf.float32, [None, mnist_inference.INPUT_NODE], name='x-input')
 y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, mnist_inference.OUTPUT_NODE], name='y-input')
 regularizer = tf.contrib.layers.l2_regularizer(REGULARIZATION_RATE)
 y = mnist_inference.inference(x, regularizer)
 global_step = tf.Variable(0, trainable=False)
 # 处理滑动平均的命名空间。
 with tf.name_scope("moving_average"):
 variable_averages = tf.train.ExponentialMovingAverage(MOVING_AVERAGE_DECAY, global_step)
 variables_averages_op = variable_averages.apply(tf.trainable_variables())
 # 计算损失函数的命名空间。
 with tf.name_scope("loss_function"):
 cross_entropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=y, labels=tf.argmax(y_, 1))
 cross_entropy_mean = tf.reduce_mean(cross_entropy)
 # 由于使用L2正则化，此处需要加上'losses'集合
 # loss = cross_entropy_mean + tf.add_n(tf.get_collection('losses'))
 loss = cross_entropy_mean
 # 定义学习率、优化方法及每一轮执行训练的操作的命名空间。
 with tf.name_scope("train_step"):
 learning_rate = tf.train.exponential_decay(
 LEARNING_RATE_BASE,
 global_step,
 mnist.train.num_examples/BATCH_SIZE, LEARNING_RATE_DECAY,
 staircase=True)
 train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(loss, global_step=global_step)
 # 由于使用了滑动平均方法，所以在反向传播时也要更新可训练变量的滑动平均值
 with tf.control_dependencies([train_step, variables_averages_op]):
 train_op = tf.no_op(name='train')
 # 训练模型。
 with tf.Session() as sess:
 tf.global_variables_initializer().run()
 for i in tqdm.tqdm(range(TRAINING_STEPS)):
 xs, ys = mnist.train.next_batch(BATCH_SIZE)
 _, loss_value, step = sess.run([train_op, loss, global_step], feed_dict={x: xs, y_: ys})
 if i%1000 == 0:
 print("After %d training step(s), loss on training batch is %g."%(i, loss_value))
 # 计算MNIST测试数据对应的输出层矩阵
 final_result = sess.run(y, feed_dict={x: mnist.test.images})
 # 返回输出层矩阵的值
 return final_result
# 生成可视化最终输出层向量所需要的日志文件
def visualisation(final_result):
 # 使用一个新的变量来保存最终输出层向量的结果，因为embedding是通过Tensorflow中变量完成的，所以PROJECTOR可视化的都是TensorFlow中的变哇。
 # 所以这里需要新定义一个变量来保存输出层向量的取值
 y = tf.Variable(final_result, name=TENSOR_NAME)
 summary_writer = tf.summary.FileWriter(LOG_DIR)
 # 通过project.ProjectorConfig类来帮助生成日志文件
 config = projector.ProjectorConfig()
 # 增加一个需要可视化的bedding结果
 embedding = config.embeddings.add()
 # 指定这个embedding结果所对应的Tensorflow变量名称
 embedding.tensor_name = y.name
 # Specify where you find the metadata
 # 指定embedding结果所对应的原始数据信息。比如这里指定的就是每一张MNIST测试图片对应的真实类别。在单词向量中可以是单词ID对应的单词。
 # 这个文件是可选的，如果没有指定那么向量就没有标签。
 embedding.metadata_path = META_FIEL
 # Specify where you find the sprite (we will create this later)
 # 指定sprite 图像。这个也是可选的，如果没有提供sprite 图像，那么可视化的结果
 # 每一个点就是一个小困点，而不是具体的图片。
 embedding.sprite.image_path = SPRITE_FILE
 # 在提供sprite图像时，通过single_image_dim可以指定单张图片的大小。
 # 这将用于从sprite图像中截取正确的原始图片。
 embedding.sprite.single_image_dim.extend([28, 28])
 # Say that you want to visualise the embeddings
 # 将PROJECTOR所需要的内容写入日志文件。
 projector.visualize_embeddings(summary_writer, config)
 # 生成会话，初始化新声明的变量并将需要的日志信息写入文件。
 sess = tf.InteractiveSession()
 sess.run(tf.global_variables_initializer())
 saver = tf.train.Saver()
 saver.save(sess, os.path.join(LOG_DIR, "model"), TRAINING_STEPS)
 summary_writer.close()
# 主函数先调用模型训练的过程，再使用训练好的模型来处理MNIST测试数据，
# 最后将得到的输出层矩阵输出到PROJECTOR需要的日志文件中。
def main(argv=None):
 mnist = input_data.read_data_sets("./MNIST_data", one_hot=True)
 final_result = train(mnist)
 visualisation(final_result)
if __name__ == '__main__':
 main()

使用T-SNE进行可视化降维会更明显，但是也更慢。