是否可以在没有训练操作的情况下可视化张量流图？

Question

我知道如何在使用 tensorboard 训练后可视化张量流图。现在，是否可以仅可视化图形的前部，即没有定义训练运算符？

我问这个问题的原因是我遇到了这个错误：

No gradients provided for any variable, check your graph for ops that do not support gradients, between variables [ ... list of model variables here ... ] and loss Tensor("Mean:0", dtype=float32).

我想检查图表以找出梯度张量流（双关语意）被破坏的地方。

Answer 1

是的，您可以可视化任何图表。试试这个简单的脚本：

import tensorflow as tf

a = tf.add(1, 2, name="Add_these_numbers")
b = tf.multiply(a, 3)
c = tf.add(4, 5, name="And_These_ones")
d = tf.multiply(c, 6, name="Multiply_these_numbers")
e = tf.multiply(4, 5, name="B_add")
f = tf.div(c, 6, name="B_mul")
g = tf.add(b, d)
h = tf.multiply(g, f)

with tf.Session() as sess:
    writer = tf.summary.FileWriter("output", sess.graph)
    print(sess.run(h))
    writer.close()

然后运行...

tensorboard --logdir=output

...你会看到：

因此，您可以简单地创建一个会话，将图表写入 FileWriter，而不做任何其他事情。

是否可以在没有训练操作的情况下可视化张量流图？

Is it possible to visualize a tensorflow graph without a training op?

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