TensorFlow 2.0中图可视化的简单案例

Question

我想简单地定义一个模型，并在TensorBoard中可视化其图形以进行初始体系结构检查。因此，我不想为此目的进行任何计算。

在TensorFlow 1.X中，在一个tf.Session()我可以简单地flush()编写摘要文件的地方轻松实现。

在TensorFlow 2.0中没有tf.Session()，因此问题是如何实现呢？

以下是示例代码。为了在TensorBoard中编写图结构，我需要添加什么？

from nets import i3d
import tensorflow as tf

def i3d_output(model, x):
    out, _ = model(x)
    return out

tf.compat.v1.disable_eager_execution()
x = tf.random.uniform(shape=(4,179,224,224,3))
model = i3d.InceptionI3d()
net = i3d_output(model, x)
train_summary_writer = tf.summary.create_file_writer('/home/uujjwal/bmvc2019')

Answer 1

在图形模式下使用：

from tensorflow.python.summary.writer.writer import FileWriter
FileWriter('logs/', graph=tf.compat.v1.get_default_graph()).close()

或这个：

tf.compat.v1.summary.FileWriter('log/', graph=tf.compat.v1.get_default_graph()).close()

不需要在开幕式上。