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import tensorflow as tfwith tf.name_scope("input1"):    input1 = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], name="input1")with tf.name_scope("input2"):    input2 = tf.Variable(tf.random_uniform([3]), name='input2')  # shape = 3output = tf.add_n([input1, input2], name='add')        # 实现一个列表的元素的相加,没有广播功能print(output)writer = tf.summary.FileWriter('D:/python/deep-learning/MRI-2D/BMP-cnn/to/log', tf.get_default_graph())writer.close()

（1）. 在控制台调用命令：tensorboard --logdir=D:/python/deep-learning/MRI-2D/BMP-cnn/to/log（2）. 打开浏览器输入地址 http://zxj-DELL-G7:6006（运行后控制台会显示），默认进入GRAPHS界面，点开上方的INACTIVE选项可以选择其他可视化内容。（3）. Tensorboard支持通过TensorFlow命名空间来整理可视化效果图上的节点：TensorFlow计算图中同一个命名空间下的所有节点会被缩略成一个节点（除了顶层命名空间）。

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