안녕하세요. 코딩벅스입니다.

배경설명

텐서보드. 아주 유용한 툴이죠…라고 합니다.. 저도 많이 써보지 않아서 이렇다 저렇다 할 레벨은 아닙니다. 화이트보드도 아니고 텐서보드, 그냥 칠판같은 역할을 하는 정도로 알고있죠. 칠판에 텐서플로우 모델을 그래프처럼 그려서 보여주는 그런 역할을 하는 툴입니다.

이번 포스트에서는 텐서보드로 할 수 있는 일 가운데 이미 학습된 모델을 시각화(Visualization)하는 방법에 대해서 알아보려고 합니다. 시각화를 통해서, 출력층과 입력층의 노드 정보를 파악하겠습니다. 왜? 안드로이드 앱에서 사용하려면, 해당 모델을 텐서플로우 라이트 포맷(.tflite)로 변경해야하는데, 이때 출력층과 입력층정보가 필요하기때문이죠!!!!!

준비물

  • 텐서보드 - 텐서보드를 실행하려면 당연히 텐서보드가 설치되어있어야겠죠?
    • 설치법
    • pip install tensorboard
  • import_pb_to_tensorboard.py
  • 텐서보드 대상 모델 (.pb 파일)

사용법

  1. 대상 텐서플로우 모델을 텐서보드로 가져오기

    (my-env)$ python import_pb_to_tensorboard.py --model_dir my_train_model.pb \

    --log_dir \tensorboard\

    • 결과화면

      결과

  2. 텐서보드 실행

    (my-env)$ tensorboard --logdir=/tensorboard/

    출력결과 : TensorBoard 1.14.0 at http://DO-JJW-NAM03:6006/ (Press CTRL+C to quit)

    • 크롬 또는 인터넷 익스플로러에서 http://DO-JJW-NAM03:6006/ 또는 http://localhost:6066으로 접속

    • 경우에 따라 접속이 안되는 경우 tensorboard --logdir=\tensorboard\ --host localhost --port 8088 로 실행합니다.

    • 결과화면

      결과