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TensorFlow新功能解锁:用户可以在TensorBoard中增加
日期:2017-12-06 浏览量:

原标题:TensorFlow新功能解锁:用户可以在TensorBoard中增加自定义可视化插件

雷锋网 AI科技评论消息,谷歌大脑团队日前发布新的TensorFlow API接口,能让开发者将自定义的可视化插件加入TensorBoard,相较以前更具灵活性。

雷锋网 AI科技评论将最新消息编译整理如下:

我们在2015年开源TensorFlow时就包括TensorBoard了,它是一套用于检查和理解TensorFlow模型和进程的可视化工具。Tensorboard包含一小套预决定的通用可视化工具,几乎适用于所有深度学习应用,例如观察损失随时间的变化,探索高维空间集群。

然而,在缺乏可重用API的情况下,不属于TensorFlow团队的人几乎不可能在TensorBoard中增加新的可视化工具,这使得我们错过了研究社群中很多潜在的极具创造力、美观性和有用的可视化工具。

现在,我们发布了一组一致的API接口,通过这组接口,开发者能增加自定义可视化插件到TensorBoard中,大家可以将自己开发的新的、有用的可视化工具加进来。我们希望开发人员能用这个API来扩展TensorBoard,让它覆盖更广泛的用例。

我们已经更新了TensorBoard中的现有dashboard,它们可以作为样例,大家可以使用新的API接口加入插件。现在可以直接在GitHub的tensorboard/plugins目录下看到TensorBoard包含的插件,大家可以观察下生成precision-recall曲线的新插件,如下图:

这个插件展示了标准TensorBoard插件的三部分:

用于为之后的可视化进行数据收集的TensorFlow summary op。

提供自定义数据的Python后端。

用TypeScript和polymer建造的TensorBoard dashboard。

另外,与其他插件一样,“pr_curves”插件提供了一个demo,用户可以查看这个demo,学习如何使用这个插件,插件作者也可以利用这个demo在开发过程中生成示例数据。

为了进一步说明插件是如何工作的,我们还创建了一个简单的TensorBoard Greeter插件,在模型运行期间,这个插件收集问候语(“你好”后面有些简单的字符串)并将他们显示出来。

我们建议大家先从Greeter插件和其他已有的插件开始探索。

Beholder是Chris Anderson在读研期间开发的,是利用TensorBoard API的一个著名示例,Beholder在训练模型期间能将数据实时用视频显示,大家可以看下面的动图。

我们期待看到研究社群接下来的创新成果。如果你计划在TensorBoard库中新增插件,希望你先通过issue tracker与我们联系,表达你的想法,我们或许可以帮助和引导你。

雷锋网 AI科技评论编译。

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