Google提供了一個工具，TensorBoard，它能以圖表的方式分析你在訓練過程中匯總的各種數據，其中包括Graph結構。

所以我們可以簡單的寫幾行Pyhton，加載Graph，只在logdir里，輸出Graph結構數據，并可以查看其圖結構。

執行下述代碼，將數據流圖保存為圖片，在目錄F:/tensorflow/graph下生成文件events.out.tfevents.1508420019.XM-PC

import tensorflow as tf

from tensorflow.python.platform import gfile

graph = tf.get_default_graph()

graphdef = graph.as_graph_def()

_ = tf.train.import_meta_graph("model.ckpt.metaa")

summary_write = tf.summary.FileWriter("./" , graph)

summary_write.close()

啟用tensorboard

我用的python開發環境是Anaconda

(1)打開Anaconda Prompt，輸入activate tensorflow進入tensorflow環境；

(2)開啟tensorboard，輸入如下命令

tensorboard --logdir=F://tensorflow//graph

其中logdir中的參數就是代碼中保存graph的路徑，如果寫為單斜杠，tensorboard可打開，但graphs中顯示“No graph definition files were found”，并不顯示graph，路徑參數改為雙斜杠就可以了。

3.用tensorboard查看生成的graph

(1)在谷歌瀏覽器中打開http://127.0.0.1:6006/，會顯示橙色界面；

(2)在第一行的選項卡中選擇graphs，即可看到結果。

以上這篇tensorflow通過模型文件,使用tensorboard查看其模型圖Graph方式就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持python博客。

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總結

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