텐서보드(tensorboard) 사용법

실습 환경은 Python 3.6과 tensorflow 1.5이다. 텐서보드(tensorboard) 텐서플로우에서 제공하는 기본 도구이다. 텐서보드를 이용하면 손실값, 정확도와 같은 결과값을 시각화하여 확인할 수 있다. 텐서보드를 이용하기 위해서는 모델을 다음과 같이 세팅해야 한다. 1. 계층을 name_scope로 묶기 with tf.name_scope('layer1'): W1 = tf.Variable(tf.random_uniform([2, 10], -1., 1.), name='W1') L1 = tf.nn.relu(tf.matmul(X, W1)) 다음과 같이 tf의 name_scope 함수를 통해 계층을 묶고 이름을 붙일 수 있다. 이는 이후 텐서보드의 그래프에서 확인할 수 있다. 계층 뿐만이 아니라 플..