手上只有壹個模型文件，怎樣用tensorboard查看其模型圖Graph

Google提供了壹個工具，TensorBoard，它能以圖表的方式分析妳在訓練過程中匯總的各種數據，其中包括Graph結構。

所以我們可以簡單的寫幾行Pyhton，加載Graph，只在logdir裏，輸出Graph結構數據，並可以查看其圖結構。

可參考：/tfdoc/how_tos/summaries_and_tensorboard.html

https://www.tensorflow.org/get_started/summaries_and_tensorboard

妳可以在jupyter裏操作，代碼如下：

import tensorflow as tf

from tensorflow.python.platform import gfile

# 這是從二進制格式的pb文件加載模型

graph = tf.get_default_graph()

graphdef = graph.as_graph_def()

graphdef.ParseFromString(gfile.FastGFile("/data/TensorFlowAndroidMNIST/app/src/main/expert-graph.pb", "rb").read())

_ = tf.import_graph_def(graphdef, name="")

#這是從文件格式的meta文件加載模型

_ = tf.train.import_meta_graph("model.ckpt.meta")

summary_write = tf.summary.FileWriter("/data/TensorFlowAndroidMNIST/logdir" , graph)

然後再啟動tensorboard：

tensorboard --logdir /data/TensorFlowAndroidMNIST/logdir --host 妳的ip --port 妳端口(默認6006)