如何 select 在 TensorBoard 的嵌入选项卡中查看哪个检查点？

Question

小问题：如何select在 TensorBoard 的嵌入选项卡中查看哪个检查点？

问题的较长版本：

我想用 TensorBoard 可视化词嵌入。为此，在阅读 official tutorial (mirror) 后，我添加了以下代码：

embedding_writer = tf.summary.FileWriter(model_folder)     
embeddings_projector_config = projector.ProjectorConfig()
embedding = embeddings_projector_config.embeddings.add()
embedding.tensor_name = model.W.name # W corresponds to the embeddings' weights.
projector.visualize_embeddings(embedding_writer, embeddings_projector_config)

# Initialize the model
sess.run(tf.global_variables_initializer())

[...]

# Then, for each training epoch:
model_saver.save(sess, os.path.join(model_folder, 'model_{0:05d}.ckpt'.format(epoch_number)))

查看 TensorFlow 保存日志的文件夹，我确实有每个 epoch 的检查点：

但是，在 TensorBoard 的嵌入选项卡中，我似乎只能查看最新的检查点：

我有时想查看以前 epoch 的嵌入。如何 select 在 TensorBoard 的嵌入选项卡中查看哪个检查点？

Answer 1

我是嵌入可视化工具的工程师之一。感谢您的反馈。我们计划在 UI 中添加一个下拉菜单，允许您选择不同的检查点。

同时，有一个解决方法。您可以编辑位于 TensorBoard 保存日志的文件夹中的 projector_config.pbtxt。我假设 projector_config.pbtxt 的内容是：

embeddings {
...
}

在文件末尾添加以下行：

model_checkpoint_path: "path_to_log_dir/model_0000N.ckpt"

指向您想要可视化的确切检查点，然后删除（如果存在）行 model_checkpoint_dir: "..."。然后刷新页面（并可能重新运行 TensorBoard）。

例如，如果您使用 tensorboard --logdir=output 启动了 TensorBoard，并且模型检查点绝对路径是 C:\Users\a\output\en_2017-03-08_17-42-09-310106\model\model_00004.ckpt，那么您应该附加到 projector_config.pbtxt:

model_checkpoint_path: "output\en_2017-03-08_17-42-09-310106\model\model_00004.ckpt"

projector_config.pbtxt 示例：

embeddings {
  tensor_name: "token_embedding/W:0"
}
model_checkpoint_path: "output\en_2017-03-08_17-42-09-310106\model\model_00004.ckpt"

如果当您点击 TensorBoard 中的嵌入选项卡时没有任何显示，则表示您输入的 model_checkpoint_path 不正确。

希望对您有所帮助！

如何 select 在 TensorBoard 的嵌入选项卡中查看哪个检查点？

How can I select which checkpoint to view in TensorBoard's embeddings tab?

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