[모두의 딥러닝] Tensorboard for XOR NN

Sung Kim 님의 "모두의 딥러닝" 강의노트입니다

좋은 강의 감사드립니다!

https://www.youtube.com/watch?v=mQGwjrStQgg&list=PLlMkM4tgfjnLSOjrEJN31gZATbcj_MpUm&index=5

학습을 길게할 때 진행사항을 한 눈에 볼 수 있게 해주는 것이 Tensorboard

그래프를 통해 한 눈에 파악할 수 있다. 

1. 어떤 값을 logging할 지 설정한다. 그리고 값을 준다
2. 이를 일일이 쓰지 않고 merge한다.
3. session에 들어가서 summary를 어디에 기록할지 파일의 위치를 정함 그리고 세션에 그래프를 넣어줌
4. summary자체도 tensor이기 때문에 sess.run에 넣어주면 된다. 그리고 실제로 기록한다. s의 결과를 global_step을 넣어준다
5. 터미널에 가서 tensor board 명령어로 디렉토리를 정해주면 된다. 

여러 개의 값을 가질 경우 histogram으로 vector들을 넣어줄 수 있다. 여러개의 값이기에 

세로가 step 가로가 W가 된다. 

그래프를 볼 수도 있다. 하지만 한 눈에 보기에는 크기 때문에 name_scope를 통해 이 tensor들을 계층별로 정리할 수 있다. Layer1 / layer2로 나누어 볼 수 있다. 

Step = 0 ~ n까지 

그리고 마지막으로 

디렉토리를 그대로 주면서 실행! 

서버를 이용할 때  / local_port 주고 remote_port는 정해져 있음 

그리고 브라우저로 와서 local_port를 넣으면 접속할 수 있다. 

같은 형태의 모델인데 option을 다르게 / 값으 비교하고 싶을 때 multiple runs

write할 때 directory를 다르게 준다. 

위는 learning_rate에 따른 cost 차이 

Exercise )

MNIST의 학습과정을 Tensorboard로 나타내보기 

위와 같은 network graph가 도출되었다.