如何手动创建 tf.Summary()

Question

我经常想记录 python 个变量——而不是 tf 张量。

文档中说 "you can pass a tf.Summary protocol buffer that you populate with your own data" 但没有 tf.Summary 的文档，我不知道如何使用它。

有人知道如何以这种方式创建标量摘要吗？

Answer 1

如果你想记录一个 python 值，你必须创建一个占位符，当运行 tf.Summary op.

时必须提供该占位符

这是截取的代码

value_ = tf.placeholder(tf.float32, [])
summary_op = tf.scalar_summary("value_log", value_)
my_python_variable = 10
# define everything else you need...
# ...
with tf.Session() as sess:
    for i in range(0, 10):
        sess.run(summary_op, feed_dict={value_: my_python_variable*i})

Answer 2

您可以在 Python 程序中创建一个 tf.Summary 对象并将其写入相同的 tf.summary.FileWriter object that takes your TensorFlow-produced summaries using the SummaryWriter.add_summary() 方法。

tf.Summary class 是 Python protocol buffer wrapper for the Summary protocol buffer. Each Summary contains a list of tf.Summary.Value protocol buffers, which each have a tag and a either a "simple" (floating-point scalar) value, an image, a histogram, or an audio snippet。例如，您可以从 Python 对象生成标量摘要，如下所示：

writer = tf.train.SummaryWriter(...)
value = 37.0
summary = tf.Summary(value=[
    tf.Summary.Value(tag="summary_tag", simple_value=value), 
])
writer.add_summary(summary)

Answer 3

我需要在训练期间对自定义摘要变量进行多次更新，所以我这样实现：

循环前:

writer = tf.summary.FileWriter(log_folder)
accuracy = None
accuracy_summary = tf.Summary()
accuracy_summary.value.add(tag='accuracy', simple_value=accuracy)

循环内部：

if i%20000 == 0:
    accuracy = get_accuracy()
    accuracy_summary.value[0].simple_value = accuracy
    writer.add_summary(accuracy_summary, i)

我假设 value 的索引按照变量添加到摘要的顺序排列。

如何手动创建 tf.Summary()

How to manually create a tf.Summary()

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