Простой случай визуализации Графика в TensorFlow 2.0

Question

Я хотел бы просто определить модель и визуализировать ее график в TensorBoard для первоначальной архитектурной экспертизы.Таким образом, я не хотел бы вычислять что-либо для этой цели.

В TensorFlow 1.X было просто достичь внутри tf.Session(), где я мог бы просто flush() составитель файла резюме.

В TensorFlow 2.0 нет tf.Session() и, следовательно, вопрос в том, как мне этого добиться?

Ниже приведен пример кода.Какие дополнения мне нужно сделать, чтобы написать структуру графа в TensorBoard?

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

В графическом режиме используйте это:

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

Или это:

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

Нет необходимости в открытии сессии.