11.tensorflow, 텐서보드(TensorBoard) 에 대해서 알아보자.

블로그 목적

• 텐서플로우의 시각화 도구인 텐서보드(TensorBoard) 에 대해서 간략하게 알아본다.

텐서보드란?

• 한마디로, 텐서플로우의 시각화 도구임.
  • 데이터 플로우 그래프를 분석하고 머신 러닝 모델을 시각화해 이해도를 높일 수 있도록 해주는 유용한 도구
• 그럼, 어떤것을 보여줄까?
  • 하나, 변수에 대한 통계정보를 보여줌
  • 둘, 그래프의 상세한 구조를 살펴볼 수 있도록 시각화해 나타냄.
    • 그래프는 매우 복잡해지는 경우가 많음.
      • 왜냐하면, 딥 뉴럴 네트워크는 종종 36000개 이상의 노드를 갖는다고 함.
  • 셋, 인터렉티브한 시각화 기능을 통해 사용자가 그래프의 일부분을 확대 및 축소해 상세한 정보를 확인할 수 도 있음.
  • 넷, 텐서 보드는 노드를 계층별로 접거나 펼칠 수 있고, 같은 형식의 데이터는 구별하기 쉽게 표시해둠.
• 예시 
  • 텐서보드를 이용한 그래프 예제.

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• 그럼, 왜 텐서보드를 사용할까?
  • 시각화가 가능하므로, 머신러닝 모델의 개발 및 튜닝과정에서 유용하게 사용가능함. 

그럼, 텐서보드를 실행해보자.

• 예시코드
  
  • 소스코드 출처 
    • https://www.tensorflow.org/tensorboard/get_started

      Keras Model.fit ()과 함께 TensorBoard 사용 코드

      아래와 같이, Jupyter notebook 에서 실행해 보려고 한다.

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      • 그럼, 텐서보드를 사용해 보자.
        • 참고로, 사용방법은 아주 간단함.
        • 터미널에서 아래 명령어를 입력하면됨.
          • $ tensorboard --logdir c:\tmp\logs\fit
        • 실행화면

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            • 설명
              • 위의 메시지를 읽어보면, 아래 URL 을 웹브라우저에서 열어보면됨.
                • http://localhosts:6006/  
                • 짜잔! 아래와 같이 텐서보드가 열리는 것을 확인할 수 있음.

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                  • 설명
                    • 정상적으로 텐서보드가 실행됨을 확인할 수 있음.
              • 추가적으로 그래프 메뉴를 클릭하여 데이터 플로우 그래프도 한번 확인해 보자.

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• 결론

  • 텐서보드는 텐서플로우의 시각화 도구임.
    • 다시말해서, 데이터 플로우 그래프를 분석하고 머신 러닝 모델을 시각화해 이해도를 높일 수 있도록 해주는 유용한 도구임
  • 오늘도 텐서보드에 대한 지식 한가지 획득완료! 감사합니다.