在 Jupyter 中可视化 TensorFlow 图的简单方法？

可视化 TensorFlow 图的官方方法是使用 TensorBoard，但有时我只是想在使用 Jupyter 时快速浏览一下图。

是否有一个快速的解决方案，最好基于 TensorFlow 工具或标准 SciPy 包（如 matplotlib），但如果有必要基于第 3 方库？

这是我从 Alex Mordvintsev 的深梦之一复制的食谱notebook https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/tutorials/deepdream/deepdream.ipynb在某一点

from IPython.display import clear_output, Image, display, HTML
import numpy as np    

def strip_consts(graph_def, max_const_size=32):
    """Strip large constant values from graph_def."""
    strip_def = tf.GraphDef()
    for n0 in graph_def.node:
        n = strip_def.node.add() 
        n.MergeFrom(n0)
        if n.op == 'Const':
            tensor = n.attr['value'].tensor
            size = len(tensor.tensor_content)
            if size > max_const_size:
                tensor.tensor_content = "<stripped %d bytes>"%size
    return strip_def

def show_graph(graph_def, max_const_size=32):
    """Visualize TensorFlow graph."""
    if hasattr(graph_def, 'as_graph_def'):
        graph_def = graph_def.as_graph_def()
    strip_def = strip_consts(graph_def, max_const_size=max_const_size)
    code = """
        <script>
          function load() {{
            document.getElementById("{id}").pbtxt = {data};
          }}
        </script>
        <link rel="import" href="https://tensorboard.appspot.com/tf-graph-basic.build.html" onload=load()>
        <div style="height:600px">
          <tf-graph-basic id="{id}"></tf-graph-basic>
        </div>
    """.format(data=repr(str(strip_def)), id='graph'+str(np.random.rand()))

    iframe = """
        <iframe seamless style="width:1200px;height:620px;border:0" srcdoc="{}"></iframe>
    """.format(code.replace('"', '&quot;'))
    display(HTML(iframe))

然后可视化当前图表

show_graph(tf.get_default_graph().as_graph_def())

如果你的图表保存为 pbtxt，你可以这样做

gdef = tf.GraphDef()
from google.protobuf import text_format
text_format.Merge(open("tf_persistent.pbtxt").read(), gdef)
show_graph(gdef)

你会看到这样的东西