使用 Tensorboard 绘制自定义数据
Plot custom data with Tensorboard
我有一个 RL 算法的个人实现,它每 x 个时间步生成一次性能指标。
该指标只是一个标量,因此我有一个标量数组,我想将其显示为一个简单的图形,例如:
我想像我上面的例子那样在tensorboard中实时显示出来
提前致谢
如果你真的想使用tensorboard你可以开始看tensorflow site and this datacamp tutorial on tensorboard。
使用 tensorflow,您可以使用 summary.scalar
来绘制您的自定义数据(作为示例),不需要特定格式,因为摘要会处理这一点,唯一的条件是 data
必须是 a real numeric scalar value, convertible to a float32 Tensor.
import tensorflow as tf
import numpy as np
import os
import time
now = time.localtime()
subdir = time.strftime("%d-%b-%Y_%H.%M.%S", now)
summary_dir1 = os.path.join("Whosebug", subdir, "t1")
summary_writer1 = tf.summary.create_file_writer(summary_dir1)
for cont in range(200):
with summary_writer1.as_default():
tf.summary.scalar(name="unify/sin_x", data=np.math.sin(cont) ,step=cont)
tf.summary.scalar(name="unify/sin_x_2", data=np.math.sin(cont/2), step=cont)
summary_writer1.flush()
就是说,如果您不打算在实施中使用 tensorflow,我建议您只使用 matplotlib,因为该库还可以让您实时绘制数据 https://youtu.be/Ercd-Ip5PfQ?t=444。
我有一个 RL 算法的个人实现,它每 x 个时间步生成一次性能指标。
该指标只是一个标量,因此我有一个标量数组,我想将其显示为一个简单的图形,例如:
我想像我上面的例子那样在tensorboard中实时显示出来
提前致谢
如果你真的想使用tensorboard你可以开始看tensorflow site and this datacamp tutorial on tensorboard。
使用 tensorflow,您可以使用 summary.scalar
来绘制您的自定义数据(作为示例),不需要特定格式,因为摘要会处理这一点,唯一的条件是 data
必须是 a real numeric scalar value, convertible to a float32 Tensor.
import tensorflow as tf
import numpy as np
import os
import time
now = time.localtime()
subdir = time.strftime("%d-%b-%Y_%H.%M.%S", now)
summary_dir1 = os.path.join("Whosebug", subdir, "t1")
summary_writer1 = tf.summary.create_file_writer(summary_dir1)
for cont in range(200):
with summary_writer1.as_default():
tf.summary.scalar(name="unify/sin_x", data=np.math.sin(cont) ,step=cont)
tf.summary.scalar(name="unify/sin_x_2", data=np.math.sin(cont/2), step=cont)
summary_writer1.flush()
就是说,如果您不打算在实施中使用 tensorflow,我建议您只使用 matplotlib,因为该库还可以让您实时绘制数据 https://youtu.be/Ercd-Ip5PfQ?t=444。