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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億速云。
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