Spesso desidero registrare le variabili python - come opposto ai tf tensori.Come creare manualmente un tf.Summary()
Nei documenti si dice che "è possibile passare un buffer di protocollo tf.Summary popolato con i propri dati" ma non ci sono documenti per tf.Summary e non sono riuscito a capire come usarlo.
Qualcuno sa come creare un sommario scalare in questo modo?
È possibile creare un oggetto tf.Summary nel vostro programma Python e scrivere allo stesso tf.train.SummaryWriter oggetto che prende i riepiloghi tensorflow-prodotta con il metodo SummaryWriter.add_summary().
La classe tf.Summary è un Python protocol buffer wrapper per the Summary protocol buffer. Ogni Summary contiene un elenco di buffer di protocollo tf.Summary.Value, ciascuno con un tag e un valore "semplice" (in virgola mobile), uno image, uno histogram o uno audio snippet. Ad esempio, è possibile generare un riepilogo scalare da un oggetto Python come segue:
writer = tf.train.SummaryWriter(...)
value = 37.0
summary = tf.Summary(value=[
tf.Summary.Value(tag="summary_tag", simple_value=value),
])
writer.add_summary(summary)
Come creare un Riepilogo immagine, invece? – Marco
Ho creato un elenco che mostra come creare i riepiloghi delle immagini: https://gist.github.com/gyglim/1f8dfb1b5c82627ae3efcfbbadb9f514#file-tensorboard_logging-py-L41 –
Le ultime tre righe sono state eseguite ogni epoca? (Lo sto facendo da keras e sto cercando di capire dove mettere cosa - sto indovinando la riga 1 sul mio callback '__init__' e il resto' on_epoch_end() '?) –
Se si desidera registrare un valore python, è necessario creare un segnaposto che deve essere alimentato durante l'esecuzione dell'opzione tf.Summary.
Ecco un codice snipped
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})
Grazie, ma stavo esplicitamente chiedendo un modo per creare direttamente un protobuf di riepilogo in modo da evitare questo metodo ingombrante. –
avevo bisogno di fare molti aggiornamenti alla variabile di riepilogo personalizzato durante l'allenamento così ho implementato il mio in questo modo:
Prima della ciclo:
writer = tf.summary.FileWriter(log_folder)
accuracy = None
accuracy_summary = tf.Summary()
accuracy_summary.value.add(tag='accuracy', simple_value=accuracy)
All'interno del ciclo:
if i%20000 == 0:
accuracy = get_accuracy()
accuracy_summary.value[0].simple_value = accuracy
writer.add_summary(accuracy_summary, i)
Suppongo che gli indici a value siano nell'ordine in cui le variabili sono state aggiunte al riepilogo.
Possibile duplicato di [Come si aggiunge un valore arbitrario a un riepilogo TensorFlow?] (Http://stackoverflow.com/questions/37530228/how-do-i-add-an-arbitrary-value-to-a -tensorflow-summary) – orome