tensorflow20 已训练好的模型 tensorboard 展示计算图

在TensorFlow 2.0中，您可以使用TensorBoard来展示已经训练好的模型的计算图。下面是一个简单的示例代码，演示如何使用TensorBoard来展示计算图。

首先，您需要导入必要的库和模块：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from datetime import datetime

接下来，加载已经训练好的模型：

model = keras.models.load_model('path/to/your/model.h5')

然后，创建一个TensorBoard回调函数，并指定要保存日志文件的目录：

log_dir = "logs/fit/" + datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S")
tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=log_dir, histogram_freq=1)

最后，使用回调函数来训练模型，并将回调函数作为参数传递给fit函数：

model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_val, y_val), callbacks=[tensorboard_callback])

在训练完成后，您可以使用以下命令启动TensorBoard：

tensorboard --logdir logs/fit

然后，在浏览器中打开TensorBoard的URL（通常是http://localhost:6006），您将能够查看已经训练好的模型的计算图。

请注意，上述代码中的路径和参数需要根据您的实际情况进行修改